rocketmq相关知识

最新推荐文章于 2024-07-23 13:28:08 发布
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分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践：

http://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c


说说 MQ 之 RocketMQ：

https://valleylord.github.io/post/201607-mq-rocketmq/



RocketMQ与Kafka对比（18项差异）

https://www.cnblogs.com/BYRans/p/6100653.html



java1993666
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RocketMQ 详细知识点总结
翱翔-蓝天
03-26 211
【代码】RocketMQ 详细知识点总结。
一篇文章了解RocketMQ基础知识。
null
10-26 1066
快速认识RocketMQ， 了解核心组件，Topic，Tag，Queue，Message，Producer，Consumer，NameServer， Broker。 学习工作流程，交互原理。
RocketMQ文档和书籍.zip
05-15
MQ介绍，基本使用，MQ结合SpringBoot实现商城下单和支付流程，详细讲解了Rocket源码和相关原理
RocketMq相关介绍
04-30 2391
1.介绍 RocketMq是一个纯Java、分布式、队列模型的的开源的消息中间件，具有以下特点 1.能够保证严格的消息顺序 2.提供丰富的消息拉取模式 3.高效的消息订阅机制 4.实时的消息订阅机制 5.亿级消息的堆积能力 2.安装（以虚拟机参考） RocketMq是java实现的，因此安装的前提必须有java环境，配置好jdk环境，在此就不多说了 把下载好的alibaba-rocketmq-3.
堪称零瑕疵！仅用了330页直接封神，我要吹爆这份RocketMQ笔记
weixin_47083537的博客
07-01 1331
RocketMQ天生为金融互联网领域而生，追求高可靠、高可用、高并发、低延迟 RocketMQ在阿里集团也被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景 其主要功能有： 灵活可扩展性、 海量消息堆积能力、 能够保证严格的消息顺序 提供丰富的消息拉取模式 高效的订阅者水平扩展能力 实时的消息订阅机制 亿级消息堆积能力 RocketMQ 核心的四大组件：Name Server、Broker、Producer、Consumer ，每个组件都可以部署成集群模式进行水平扩展
RocketMQ有幸成为数据之翼书的经典案例
weixin_44180594的博客
12-28 460
顶级，平台化，生态化是数据之翼这本书的主打关键字，起源于阿里巴巴的RocketMQ有幸成为数据之翼这本书的经典案例。感谢中国软件联盟的厚爱，初步统计，这可能已经是RocketMQ第五次上榜各类数据类，技术类书籍(不包括期刊杂志，论文等)榜单。让我们莫忘初心，砥砺前行，继续创造高质量软件产品！ ...
RocketMQ相关知识知多少
m0_60469045的博客
06-03 899
领域模型概述 | RocketMQApache RocketMQ 自诞生以来，因其架构简单、业务功能丰富、具备极强可扩展性等特点被众多企业开发者以及云厂商广泛采用。历经十余年的大规模场景打磨，RocketMQ 已经成为业内共识的金融级可靠业务消息首选方案，被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景。【RocketMQ是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式的特点，是采用java语言开发的分布式的消息系统。
RocketMQ基础知识
古道湫风的博客
12-27 1162
消息保存时长并不能完整控制消息的实际保存时间，因为消息存储仍然使用本地磁盘，本地磁盘空间不足时，为保证服务稳定性消息仍然会被强制清理，导致消息的实际保存时长小于设置的保存时长。消息被某个消费者消费后不会立刻从队列中删除，RocketMQ会基于每个消费者分组记录消费过的最新一条消息的位点，这个位点就是消费位点。队列是消息传输和存储的实际容器，也是消息最小的存储单元。消息是按照到达服务端的先后顺序存储在指定主题下的多个队列中，每个消息在队列中有一个唯一的Long类型坐标，这个坐标就是消息位点。
rocketMQ相关知识
weixin_43978982的博客
07-23 343
rocketMQ本身想要保证消息不丢失，最常见的处理 方式就是采用一主多从模式，在master接受到消息时，同时让slaver同步数据，等待都同步完成时，在返回处理结果给发送端，这样，哪怕中间broker宕机了，也只会产生2中情况，第一种同步成功，那么数据可以恢复；第二种同步未完成，这时候发送端并未接收到ack，那么发送端可以重试再次发送消息。1、在编写消费端代码时，需要手动返回ack给broker，也就是业务全部处理完成后在返回，告知broker这条消息成功消费掉了，如果消费失败，则进行重试操作。
rocketMQ相关知识点记录.doc
05-19
rocketMQ相关知识点记录，其中包括了rocketmq的原理分析和用法讲解。详细记录生产的配置和发送消息相关的源码逻辑；分析了消费者各个配置项，以及消费者是如何获取消息的。
RocketMQ讲义-03.pdf
04-25
**RocketMQ基础知识与架构** RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息中间件，广泛应用于大数据、实时计算、微服务等领域。本文将深入探讨RocketMQ的核心概念、优缺点、安装配置以及高级特性。 **1. MQ介绍** * *...
RocketMQ知识点总结
weixin_49199646的博客
08-12 1023
为什么需要消息队列 1、削峰 高并发情况下，服务器通过集群模式（即多机部署），可以抗住几万的并发，但数据库能承受的并发量是有限的，若服务器将所有请求直接打向数据库，会直接把数据库打垮。如图所示： 2、异步 对于实时性不是很高的业务，例如给用户发送短信、邮件通知，以及下单后的创建订单、削减库存等操作都可以放到消息队列里去。因为相对于核心订单流程来说，短信、邮件晚一些发送，对用户来说影响不是很大。同时还可以提升整个链路的响应时间。 1、解耦 多个服务通过消息队列关联在一起，相互之间不会产生耦合，一个服务挂了不
《RocketMQ技术内幕：RocketMQ架构设计与实现原理》书籍勘误表
热门推荐
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12-24 1万+
尊敬的各位读者朋友们，谢谢大家对《RocketMQ技术内幕：RocketMQ架构设计与实现原理》本书的支持与厚爱，如果发现书中有什么错误的内容，烦请大家在该文章追加您的评论，我会及时与广大读者朋友们进行互动，共同探讨RocketMQ相关技术。 大家也可以加为微信公众号，给我实时反馈，再次感谢大家的支持与厚爱： ...
RocketMQ专栏被阿里巴巴官方整理出两本电子书
中间件兴趣圈
03-04 5219
『中间件兴趣圈』的RocketMQ免费专栏被阿里巴巴相中了，将公众号中的文章整理成电子书，更加方便读者朋友们的阅读。 RocketMQ专栏相继获得优快云2020年度博客之星专家评审团、阿里巴巴的高度好评，我想读者朋友们应该能窥探到一些信息，我觉得有两个方面： RocketMQ专栏的质量比较高 中间件在互联网架构体系的重要性。 接下来将简单介绍一下本文当之无愧的主角：《RocketMQ专栏》。 RocketMQ专栏目录如下图所示： 总的来看主要从如下三部分进行展开： 线上故障分析结合笔者日
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
最新发布
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
rocketmq消息队列所有知识点
06-16
<think>我们被要求全面总结RocketMQ消息队列的知识点，包括工作原理、配置、使用场景、最佳实践等。根据提供的引用，我们可以整理以下内容：引用[2]提到“七万字，151张图，通宵整理消息队列核心知识点总结”，引用[4]提到“消息队列和RocketMQ总结”，其中包含RocketMQ解决分布式一致性问题的Dledger机制。此外，引用[3]中提到了RabbitMQ的特点，我们可以对比RocketMQ的优势。根据这些线索，结合我们对RocketMQ的了解，可以组织如下内容：1.RocketMQ概述：定义、发展历程、特点（高吞吐、高可用、低延迟等）2.工作原理：包括整体架构（Producer、Broker、Consumer、NameServer）、消息存储机制、消息传递模式（发布/订阅）、消息顺序保证、消息过滤、事务消息等。3.配置详解：部署模式（单机/集群）、Broker配置、存储配置（CommitLog、ConsumeQueue）、网络配置等。4.使用场景：适用于哪些场景（如削峰填谷、异步解耦、顺序消息、分布式事务等），与RabbitMQ、Kafka的对比。5.最佳实践：生产者/消费者最佳实践、性能调优、高可用设计（Dledger多副本机制，引用[4]提到）、故障处理等。6.监控与管理：常用监控指标和工具。由于引用中特别提到RocketMQ的Dledger机制（用于选举主节点和保证数据一致性），我们需要重点介绍。我们还可以参考引用[2]中提供的链接（虽然无法直接访问，但我们可以根据对RocketMQ的已有知识进行总结）。注意：回答中需要自然地添加引用标识。由于用户提供的引用中，引用[2]和[4]涉及RocketMQ，我们在相关部分标注[^2][^4]。下面开始组织内容：</think>### RocketMQ 消息队列全面解析 RocketMQ 是由阿里巴巴开源的分布式消息中间件，已捐赠给 Apache 基金会并成为顶级项目。以下从核心原理到实践进行全面总结： --- #### 一、核心架构与工作原理 ```mermaid graph LR Producer[生产者] --> NameServer[命名服务 NameServer] Consumer[消费者] --> NameServer NameServer --> Broker[代理节点 Broker] Broker --> Master[主节点] Broker --> Slave[从节点] ``` 1. **四层架构** - **Producer**：消息发送方，支持同步/异步/单向发送 - **NameServer**：轻量级注册中心（无状态），管理 Broker 路由信息[^2] - **Broker**：消息存储与转发核心节点 - **Consumer**：支持 Push/Pull 两种消费模式 2. **消息存储机制** - **CommitLog**：顺序写入所有消息（高性能基础） - **ConsumeQueue**：按 Topic 分区存储消息索引（加速消费） - **IndexFile**：支持按 Key 或时间范围检索消息 3. **高可用设计** - **Dledger 协议**：基于 Raft 的选主机制，半数以上节点确认才返回写入成功[^4] - **主从同步**： - 同步复制：强一致性（数据不丢失） - 异步复制：高性能（默认） --- #### 二、关键配置详解 1. **部署模式** ```bash # 单节点模式（测试） nohup bin/mqbroker -n localhost:9876 & # 集群模式（生产） bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-a.properties ``` 2. **核心参数** | 参数 | 说明 | 推荐值 | |------|------|--------| | `flushDiskType` | 刷盘方式 | ASYNC_FLUSH（异步） | | `brokerRole` | 节点角色 | ASYNC_MASTER（异步主节点） | | `listenPort` | 监听端口 | 10911（默认） | | `storePathCommitLog` | 消息存储路径 | /data/rocketmq/store/commitlog | 3. **生产者配置** ```java DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ProducerGroup"); producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876"); producer.setSendMsgTimeout(5000); // 超时时间 producer.setRetryTimesWhenSendFailed(3); // 重试次数 ``` --- #### 三、典型使用场景 | 场景 | 实现方案 | 优势 | |------|----------|------| | **削峰填谷** | 突发流量写入队列，消费者平滑处理 | 避免系统过载崩溃 | | **异步解耦** | 服务间通过消息通信 | 降低系统耦合度 | | **顺序消息** | 相同 Sharding Key 写入同一队列 | 保证局部有序性 | | **分布式事务** | 事务消息 + 本地事务表 | 最终一致性保障 | | **日志收集** | 多源日志统一写入 Topic | 支持实时分析 | > **案例**：电商订单系统 > ```java > // 发送事务消息 > TransactionMQProducer producer.sendMessageInTransaction(msg, null); > // 本地执行订单创建（事务监听器） > public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) { > return createOrder(msg) ? COMMIT_MESSAGE : ROLLBACK_MESSAGE; > } > ``` --- #### 四、最佳实践与调优 1. **性能优化** - 消息批量发送：`producer.send(Collection<Message>)` - 消费并行度：`consumer.setConsumeThreadMax(64)` - 消息压缩：`message.setCompressed(true)` 2. **可靠性保障** - 开启 ACL 访问控制 - 监控消息堆积：`mqadmin consumerProgress -g GROUP_NAME` - 死信队列处理：自动重投递 16 次失败的消息 3. **运维实践** - **监控指标**： - 消息堆积量（Pending） - TPS（生产/消费速率） - 存储水位（DiskRatio） - **工具链**： - RocketMQ-Console：可视化管控台 - Prometheus + Grafana：监控告警 --- #### 五、对比其他消息队列 | 特性 | RocketMQ | RabbitMQ | Kafka | |------|----------|----------|-------| | 吞吐量 | 10万+/秒 | 万级 | 百万级 | | 延迟 | 毫秒级 | 微秒级 | 毫秒级 | | 事务消息 | ✅ | ❌ | ✅（有限） | | 消息回溯 | ✅ | ❌ | ✅ | | 协议 | 自定义 | AMQP | 自定义 | > **选型建议**： > - 金融级事务：RocketMQ > - 超低延迟：RabbitMQ[^3] > - 大数据场景：Kafka --- #### 六、常见问题解决方案 1. **消息丢失** - 生产者：开启同步刷盘 + SYNC_MASTER 模式 - Broker：配置 `flushDiskType=SYNC_FLUSH` - 消费者：手动确认（`consumer.registerMessageListener`） 2. **顺序消费失败** - 检查 Sharding Key 是否相同 - 消费线程数设为 1（临时方案） 3. **集群脑裂** - 启用 Dledger 多副本机制[^4] - 最小集群节点数 ≥ 3 > 通过 `mqadmin clusterList` 命令实时监控集群状态 ---
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