对于Apache RocketMQ的了解，追溯起来，可以说是从开源初始，就认识到了它。那时候的它，还是个幼年，没有成熟的社区，也没有好的机制去运作。本身，也不算是成熟的产品。
消息(Message)是指在应用间传送的数据（比如字符串，json等），消息队列（Message Queue，简称MQ）是一个古老的计算机术语，UNIX进程间通信就用到了消息队列技术：一个进程把数据写入某个特定队列中，其它队列读取特定队列中的数据实现异步通信。而现在我们所说的MQ通常指的是独立的消息队列中间件，利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
首先，在学习大数据之前，需要了解什么是大数据？它是如何诞生的？它有哪些应用场景？只有了解了这些，才能窥视大数据的技术全貌。一个技术的诞生，是顺应时代的，是用于解决某些问题的，它的发展也一定是有内在逻辑的。接下来，一起去看看。
分布式消息队列中间件是是大型分布式系统不可缺少的中间件，通过消息队列，应用程序可以在不知道彼此位置的情况下独立处理消息，或者在处理消息前不需要等待接收此消息。所以消息队列主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。消息队列已经逐渐成为企业应用系统内部通信的核心手段，当前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ 等，而部分数据库如 Redis、MySQL 以及 PhxSQL 也可实现消息队列的功能。
在微服务架构中，我们常常使用异步化的手段来提升系统的 吞吐量 和 解耦 上下游，而构建异步架构最常用的手段就是使用 消息队列(MQ)，那异步架构怎样才能实现数据一致性呢？本文主要介绍如何使用RocketMQ的事务消息来解决一致性问题。
01 高可用 负载均衡（负载均衡算法） 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级（自动优雅降级） 失效转移 超时重试（代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时） 回滚机制（上
RocketMQ 是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于2017年9月25日成为 Apache 的顶级项目。作为经历过多次阿里巴巴双十一的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来已经也被越来越多的企业使用。
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
高速性（velocity）：大数据要求处理速度快，比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
在高并发业务场景下，消息队列在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。当前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、Pulsar 等。
消息队列的应用场景十分广泛，主流的消息中间件有ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ,ZeroMQ，Kafka等，ActiveMQ是最老牌的MQ，它是Apache的开源项目，ZeroMQ是最快的消息队列，RabbitMQ也很不错，RocketMQ是阿里巴巴的开源项目，现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目，Kafka是吞吐量最高的消息中间件，常用于日志的处理，可能因为吞吐量的原因，ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低，RocketMQ因为有相当好的性能，抗过了阿里的双十一，双十二等，所以越来越活跃，但是别去管那么多，消息中间件都差不多，懂一个了去学其他的也都一样
随着云计算技术的持续发展，特别是近年来云原生技术在各个行业的蓬勃应用，企业的IT基础设施、中间件以及应用开发架构都发生了深刻的变化。
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分布式消息队列中间件是一种在分布式系统中用于高效、可靠地传递消息的软件技术。它允许不同的应用程序或服务之间进行异步通信，从而提高了系统的可扩展性和灵活性。
分布式消息队列中间件是一种在分布式系统中负责消息传递的软件。它允许系统中的不同组件通过发送和接收消息来进行通信。分布式消息队列中间件可以提高系统的可伸缩性、可靠性和解耦性。本文将介绍如何从0到1手写一个简单的分布式消息队列中间件。
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‘分布式消息队列’包含两个概念 一是‘消息队列’，二是‘分布式’ 那么就先看下消息队列的概念，和为什么需要分布式 消息队列的定义 “消息”指进程间传送的数据 “队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器 消息被发送到队列中，消息队列充当中间人，将消息从源发送给目标 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致时，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异 例如 （1）服务员点菜快，厨师做菜慢，服务员只需要下单给厨师，然后就可以继续去服务顾客，不需要等待厨师把菜做完 点菜单就相当于
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。它可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。
精彩早知道 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 常用消息队列（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 参考（推荐）资料（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 本次分享总结（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
先看一下什么是同步调用。所谓的同步调用，就是说从请求的发起一直到最终的处理完成期间，请求的调用方一直在同步阻塞，等待调用的处理完成。下图所示的例子中，客户端代码 ClientCode，需要执行发送邮件 sendEmail 这样一个操作，它会调用 EmailService 进行发送，而 EmailService 会调用 SmtpEmailAdapter 类来进行处理，这个类会调用远程的一个服务，通过 SMTP 和 TCP 协议发送请求。
消息的生产者将消息送到消息队列以后，由消息的消费者从消息队列中获取消息，然后进行业务逻辑的处理，消息的生产者和消费者是异步处理的，彼此不会等待阻塞，所以叫做异步架构。
本项目由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊，相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题，如内存不足、磁盘空间不足，连接数不够，网络宽带不够等等，以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之，横向扩展 如果你只部署一个应用，只
如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后，用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库（消息队列也比数据库有更好的伸缩性），因此响应速度得到大幅改善。
扩展性（Extensibility）：指对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。是系统架构设计层面的开闭原则，架构设计考虑未来功能扩展，当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改。
消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
MQ是把消息和队列结合起来，称为消息队列（MessageQueue），是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。指把要
在电商业务中，秒杀属于技术挑战最大的业务，只有经验够丰富、底子够稳的程序员，才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例，动辄数十万笔的交易请求，对于我们来说，核心的两个问题： 1-高并发读取与写入（涉及到集群，负载，读写分离，分库分表等操作） 2-性能优化（玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝） 程序员们应该都知道这样一句话：在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的，问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”，中间不是鸿沟天堑，往往只差一次亲身经历。此外，应对工作中可能出现的突
这是我的第 64 篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 | 悟空聊架构（ID：PassJava666） 转载请联系授权（微信ID：PassJava） 本篇的灵感来自我超级喜欢的一篇文章：《如果把中国 442 位皇帝都放在一个群里面，他们会聊些什么》。其实我的第一篇文章就是用这种方式写的《悟空聊无事务》，这也是我的公众号名字的来源，叫做：「悟空聊架构」 。 本篇也会以 「群聊、单聊、朋友圈」 的方式来讲解计算机世界中消息队列的一些奇闻趣事。 从事软件开发的同学，一定都听过或用过消息队列，比如 RabbitM
在IT江湖里，消息队列（MQ）可是个响当当的“神器”。它就像是一个超级邮差，负责在系统间传递信息，确保数据能够准确无误地从一个地方送到另一个地方。今天，我们就来聊聊如何从0到1，亲手打造一个分布式消息队列中间件，让你也能成为MQ领域的大牛！
消息队列也通常称为消息中间件，提到消息队列，大部分互联网人或多或少都听过该名词。对于后端工程师而言，更是日常开发中必备的一项技能。消息队列主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，具有高性能、高可用、可伸缩和最终一致性等特点。已经逐渐成为企业应用系统内部通信的核心手段，目前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ 等，此外，利用数据库（如 Redis、MySQL等）也可实现消息队列的部分基本功能。 消息队列本身是工程领域内一
导语 2021年12月1日，腾讯云分布式消息队列 TDMQ Pulsar 版正式商业化。 金融级分布式消息中间件 消息队列 TDMQ Pulsar 版是一款基于 Apache Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件，具备高一致、高可靠、高并发特性，可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。TDMQ Pulsar 版是一款经历了3年千亿级交易流水考验的消息队列，也是目前真正做到计算与存储分离的云消息队列，从架构上实现了云原
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。
在上一篇文章中(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你学习了分布式高可靠中的负载均衡。负载均衡的核心在于，将用户请求均匀分配到多个处理服务器处理，以解决单个服务器的单点瓶颈问题。但，如果用户请求数非常多的话，即便实现了负载均衡，服务器能力达到上限，还是无法处理所有的用户请求。
一项技术的产生必然是为了解决问题而生，了解了一项技术解决的问题，就能够很轻松的理解这项技术的设计根本，从而更好地理解与使用这项技术。 消息中间件和RPC从根本上来说都是为了解决分布式系统的服务间通信问题，我们的服务从最初的单体应用发展到SOA架构到现在的微服务架构，必不可少的就是服务间通信，但从最初的设想，服务间通信仅仅就是一次请求响应调用而已，为什么发展出如此多的消息中间件与RPC技术，我们是否真的需要学习这么多的消息中间件技术？ 答案是肯定的，接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术，以及他们究竟都解决了哪些问题，在什么场景下他们是必不可少的。
Apache kafka is a distributed streaming platform，官方定义 kafka 是一个分布式流式计算平台 。而在大部分企业开发人员中，都是把 kafka 当成消息系统使用，它是一个分布式消息队列，但是很少会使用 kafka 的流式计算。它有四个关键概念：
本文给出了分布式系统的初步概念模型，通过介绍分布式消息队列的几种分类以及Redis的分布式高可用哨兵模型，进而引出分布式系统的几个特征，副本，故障总会发生，消息的多样性，异常的分类。
说到Java中的队列应该都不会陌生。其具有通过先进先出，或者双端进出的方式进行数据管理；通过阻塞以达到自动平衡负载的功能。
RocketMQ 消费异常，但是重试间隔时间太长（HTTP协议重试策略），需要快速定位到系统异常问题，所以需要手动在控制台发送消息并且发送。
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下，在这篇文章中的延时消息部分，我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时，这个功能在开源版中显得特别鸡肋，但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列，果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列，在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如：RabbitMQ,Kafka等，都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢？是因为技术难度比较复杂吗？接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
简而言之，采用分布式系统，分布式应用和服务，分布式数据和存储，分布式静态资源，分布式计算，分布式配置和分布式锁。
在P2P模型中，有几个关键术语：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到它们被消费或超时。
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