在分布式时代，分库分表是很常见的，微服务系统中，各个系统通常使用独立的数据库，所以，事务很难靠数据库本身保证，只能靠业务系统来解决。
因此主流MQ其实都提供了可靠性投递机制，确保即使网络异常，消息也能可靠传递，而不会丢失。
在生产环境中由于一些不明原因，导致 rabbitmq 重启，在 RabbitMQ 重启期间生产者消息投递失败， 导致消息丢失，需要手动处理和恢复。于是，我们开始思考，如何才能进行 RabbitMQ 的消息可靠投递呢？ 特别是在这样比较极端的情况，RabbitMQ 集群不可用的时候，无法投递的消息该如何处理呢:
系统出现性能问题，来不及处理上游发的消息，导致消息积压。消息积压是正常现象，但积压太多就需要处理了。就像水库，日常蓄水是正常的，但下游泄洪能力太差，导致水库水位一直不停上涨，就不正常！
“发消息”过程，往往是为通知另外一个系统更新数据，MQ的“事务”，主要解决消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。
作者：潘唐磊 腾讯WXG开发工程师 导语| 本文主要总结了企业微信消息系统的架构与设计，阐述了toB业务带来的一些难点，面临哪些挑战，以及设计方案的对比与分析。同时总结了后台开发的一些常用手段，实用于消息系统，解决相关问题。 名词解释 seq：自增长的序列号，每条消息对应一个 ImUnion：消息互通系统，用于企业微信与微信的消息打通 控制消息：不可见消息，复用消息通道的一种可靠通知机制 应用类消息：系统应用下发的消息 api消息：第三方应用下发的消息 appinfo：每条消息对应的唯一strid，全局唯
本节讲述 Java 使用 RabbitMQ 的示例，和 发送者确认回调，消费者回执的内容。
消息最多传递一次，如果当时客户端不可用，则会丢失该消息。即消息在传递时，最多被送达一次。无消息可靠性保证，允许丢消息。
比如有个抢购，用户服务点击抢购，订单服务先返回排队中，订单服务处理完了之后肯定是通过MQ异步通知去支付的。现在的问题是，发MQ告诉用户抢去付款这个操作是在订单相关操作（比如扣库存，订单入库等）的事务提交之前还是之后呢？如果是之前，那如果事务回滚了就会出现用户付了钱但是订单没入库的情况；如果是之后，那就可能会出现订单入库了但是没通知用户去付款的情况。
由于Kafka的一个Topic可以分为了多个Partition，Producer发送消息的时候，是分散在不同 Partition的。当Producer按顺序发消息给Broker，但进入Kafka之后，这些消息就不一定进到哪个Partition，会导致顺序是乱的。
在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计，这篇主要是以优惠券重构后，我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。我们早期的优惠券系统使用的是ckv的存储，后来为了统一，全部改为使用redis储存了，这里首先一个数据迁移点是 ckv----->redis的迁移，另一个数据迁移点是上海redis----->深圳redis。之所以会有redis --->redis的迁移，主要是刚开始我们redis是和别人混部，选择了一个上海的机房，由于整个服务几乎都部署在广深地区，所以需要迁回来，并且单独一个redis集群存储，不在混部。
参考官网的文档Quick-Start，在我的Mac上部署rmq，并体验了发消息和收消息的功能。
首先在理解生产者发消息之前，必须要明白一个概念：MessageQueue是什么？ 其实MessageQueue是RocketMq的一种数据分片+物理存储机制。
合并消息，即把一个或多个消息合并起来，作为一个新的消息类型，常用于转发聊天记录。消息合并和转发这个功能在消息互动的过程中更加快捷便捷。 转发单聊和群聊 合并支持消息类型 使用该功能需将 SDK 升级至2.10.1及以上版本。 发送失败的消息不支持合并和转发，建议您自行实现 disable 状态。 合并消息类型不支持转发 AVChatRoom（直播群）。 合并消息的要素 title - 合并消息的标题 abstractList - 合并消息的摘要列表 messageList - 合并消息的消息列表
一位读者跟我说，最近去某个公司面试，面试官非得问他MQ挂了如何处理？这位读者说当时也比较懵，因为在日常工作中也没去想过这样的问题，就回答：挂了就报错了呗，马上重启呗，还能咋处理。
本文总结了企业微信的IM消息系统架构设计，阐述了企业业务给IM架构设计带来的技术难点和挑战，以及技术方案的对比与分析。同时总结了IM后台开发的一些常用手段，适用于IM消息系统。
摘要：如果Consumer端消费消息失败，那么RocketMQ是如何对失败的异常情况进行处理？ 前面两篇RocketMQ消息消费（一）/（二）篇，主要从Push/Pull两种消费模式的简要流程、长轮询机制和Consumer端负载均衡这几点内容出发，介绍了RocketMQ消息消费的正常流程和细节内容，本篇内容将主要介绍Consumer端消费失败的异常流程。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现）
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
RocketMQ是一个分布式消息中间件，底层基于队列模型来实现消息收发功能。RocketMQ集群中包含4个模块：Nameserver， Broker， Producer， Consumer。
怎么解决呢？ 思路很简单，让 MQ 发一个 接受确认声明（ack） 就行了，就像快递需要签收一样。
在大数据技术生态当中，消息队列，主要是针对实时消息流的处理，而实时消息流场景下，常常需要解决的一个问题，就是数据一致性的问题，这其中又涉及到分布式事务。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲消息队列如何利用事务消息实现分布式事务？
IM作为钉钉最核心的功能，每天需要支持海量企业用户的沟通，同时还通过 PaaS 形式为淘宝、高德等 App 提供基础的即时通讯能力，是日均千亿级消息量的 IM 平台。
一说起事务，容易联想到数据库。我们日常使用事务的场景，绝大部分都是在操作数据库的时候。像 MySQL、Oracle这些主流的关系型数据库，也都提供了完整的事务实现。
我们系统最开始选用 kafka,互联网医院系统每天上午下午高峰期，系统的并发量不小，公司规定各部门都要轮流值班，出现线上问题时能及时处理。
单一职责原则:类的职责单一，不能将太多的职责放在一个类中，该原则是实现高内聚、低耦合的指导方针
pulsar号称是下一代的消息系统，这二年风光无限，大有干掉kafka的势头，如果想快速体验下，可以按以下步骤在本地搭建一个单机版本:（mac环境+jdk8）
这个机器人其实蛮久前就做好了，现在才写了点分享出来。 最近企业微信不断地开放了机器人的接口，所以我想想拿来做一些开发工具集成也是挺不错的，顺便也是为了继续熟悉一下 Rust 的编程习惯。 那么这次就大量使用 futures 来实现这个机器人的接口服务，这也是即将到来的无栈协程语法糖 await 的基石。
随着公司业务的增长，单体应用架构很难满足业务快速迭代以及性能方面的需求，都会进行服务化改造，按照业务等要素将原来庞大的单体应用拆分成不同的服务。那么在进行服务化改造之前首先就是面临是服务化基础设施的技术选型，其中最重要的就是服务之间的通信中间件。服务之间的通信可以分为同步方式和异步方式。同步的方式的代表就是 RPC，异步方式一般会选用mq。
新建项目rabbitmqdemo02,新建模块producer-springboot
我的上家公司是做餐饮系统的，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。
今天我们主要介绍一下RocketMQ，关于RocketMQ很多人只知道是阿里开源的一款MQ中间件，实际工作中还是用的RabblitMQ，本文以及接下来几篇文章，我会分享一下RocketMQ相关的知识，详细的介绍一下RocketMQ，希望可以帮助到需要的朋友们。
在大型互联网中，主要采用消息中间件来进行业务的解耦和操作的异步化，这也是消息中间件最基础的特点，也是业务系统对消息中间件的最基本需求。
MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取队列中的消息。 消息中间件最主要的作用是解耦，中间件最标准的用法是生产者生产消息传送到队列，消费者从队列中拿取消息并处理，生产者不用关心是谁来消费，消费者不用关心谁在生产消息，从而达到解耦的目的。在分布式的系统中，消息队列也会被用在很多其它的方面，比如：分布式事务的支持，RPC的调用等等。
最后，让我们看看如何打包和部署应用程序。这两个框架都支持Maven和Gradle等通用包管理技术。但是在部署方面，这些框架差异很大。例如，Spring Boot Maven插件在Maven中提供Spring Boot支持。它还允许打包可执行jar或war包并就地运行应用程序。
kafka 的事务是从0.11 版本开始支持的，kafka 的事务是基于 Exactly Once 语义的，它能保证生产或消费消息在跨分区和会话的情况下要么全部成功要么全部失败
Kafka 事务与数据库的事务定义基本类似，主要是一个原子性：多个操作要么全部成功，要么全部失败。Kafka 中的事务可以使应用程序将消费消息、生产消息、提交消费位移当作原子操作来处理。 为了实现事务，Producer 应用程序必须做到：
Hello，大家好，我是Etion，一日不见如隔三秋啊，今天给大家带来的是一个中小型企业的官网的渗透(上线前的渗透测试)，这个企业的网管刚把网站搭建好，网站内容还没有添加，就让我先帮忙找找问题，废话不多说，哈哈哈哈哈哈哈，开搞！
MQ组件是系统架构里必不可少的一门利器，设计层面可以降低系统耦合度，高并发场景又可以起到削峰填谷的作用，从单体应用到集群部署方案，再到现在的微服务架构，MQ凭借其优秀的性能和高可靠性，得到了广泛的认可。 随着数据量增多，系统压力变大，开始出现这种现象：数据库已经更新了，但消息没发出来，或者消息先发了，但后来数据库更新失败了，结果研发童鞋各种数据修复，这种生产问题出现的概率不大，但让人很郁闷。这个其实就是数据库事务与MQ消息的一致性问题，简单来讲，数据库的事务跟普通MQ消息发送无法直接绑定与数据库事务绑定在一起，例如上面提及的两种问题场景：
可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。在Producer端给每个发出的消息附加一个连续递增的序号，然后在Consumer端来检查这个序号的连续性。如果没有消息丢失，Consumer收到消息的序号必然是连续递增的，如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因
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