分布式事务解决方案有很多种，最要包括基于XA协议的两阶段提交方案、本地消息表方案、TCC事务补偿型方案、可靠消息最终一致性方案、尽最大努力通知型方案等。面试的时候不可能长篇大论，所以能答上下面这三种方案就七八不离十。
无论是IM消息通信系统还是客户消息系统，其本质都是一套消息发送与投递系统，或者说是一套网络通信系统，其本质两个词：存储与转发。
前面已经聊了很多分布式服务上的技术问题，说到微服务这里就不得不提分布式事务的，下面先聊一下数据库事务以及事务的一些理论
错误信息关键点：MQBrokerException：CODE:2 DESC:[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy,start flow control for a while,period in queue：205ms，size of queue:880。
一些用户使用即时通信 IM 产品开发实现自己的聊天业务，但对于聊天之间的消息无法很好的去管控内容是否违规。
一、概述 一些用户使用即时通信 IM 产品开发实现自己的聊天业务，但对于聊天之间的消息无法很好的去管控内容是否违规。 基于数据万象 CI ，对象存储 COS 推出的内容审核功能，可以帮助用户实现IM消息的审核服务，在发送出来的消息是违规内容时，不允许发送（先审后发）。 整体流程可看下图： 内容审核的处理主要在步骤6、7、8。 步骤6：发送审核请求对消息内容进行审核。 步骤7：返回处理结果。 步骤8：根据结果判断是否发送消息或是否撤回、删除消息。 实际聊天效果如下图： 二、准备工作 （一）即
接口文档 HTTP部分 全局规范 Login 登录接口 Register 注册接口 搜素用户接口 接受用户用户邀请 获取朋友列表 修改用户名接口 Socket自定义协议 全局规范 client 请求部分 Auth认证 发送邀请 发送文本消息 server 推送部分 推送用户邀请 推送接受用户邀请 推送文本消息 推送用户名变更 Http部分 （一般都是这样） 全局规范 URL URL的组成：基本的网络地址 ＋ 分支节点 http://127.0.0.1:8080/chat 为 基本的网络地址 /login 为
刚才我们发送消息，不管成功还是失败，都不报错，结果看效果时，发现有的没有发进去，那么如何知道消息是否发送成功呢，RabbitMQ提供了一个消费监视的功能。注意：RabbitMQ发送消息分为2个阶段，消息发送到交互机里面，可以监视，消息由交互机到队列里面，也可以监视。
那么，RocketMQ-client怎么知道这条消息要发送到RocketMQ集群中的哪一个broker上呢？
在异步消息传输系统中，消息乱序是一个常见的挑战。当消息在发送过程中发生重试时，很可能会导致消息的乱序，这可能对系统的一致性和可靠性产生负面影响。本文将探讨异步消息发送中可能出现的消息乱序问题，以及解决这些问题的方法。
备注：比如生产端消息没有完全投递成功，或者消费端落库异常导致消费端落库缺少消息条目的情况
Pulsar中消息的顺序性和几个因素有关：用户自己的业务线程数、Producer 的路由模式(SinglePartition、RoundRobinPariion等、Topie是否分区、发送方式（同步、异步），是否开启批量发送、消息是否有Key。 每个Producer实例都有一个属于自已的发送队列，不管是同步发送还是异步发送，所有的消息都会先进入这个队列。同步发送是基于异步发送实现的----异步发送会返回一个CompletablePuture对象，同步发送只是在此基础上同步等特而已（通过CompletableFuture,get（）实现)。因此，同步发送的消息也会先进入发送队列，不过每次入队后都会触发发送操作。
自Redis快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享~作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是消息队列和Kafka的基本介绍~
从rocketmq topic的创建机制可知，一个topic对应有多个消息队列，那么我们在发送消息时，是如何选择消息队列进行发送的？假如这时有broker宕机了，rocketmq是如何规避故障broker的？看完这篇文章，相信你会从文中找到答案。
分布式事务是指事务的参与者、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。例如在大型电商系统中，下单接口通常会扣减库存、减去优惠、生成订单 id, 而订单服务与库存、优惠、订单 id 都是不同的服务，下单接口的成功与否，不仅取决于本地的 db 操作，而且依赖第三方系统的结果，这时候分布式事务就保证这些操作要么全部成功，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。
2、由于官方文档没有提供Python版本，补充一下 安装： pip install DingtalkChatbot
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。
通过与消息触达平台的接口对接，开发者无需自行编写发送消息的代码，从而实现业务逻辑代码和发送消息逻辑代码的解耦。
RocketMQ分布式集群是通过Master和Slave的配合达到高可用性的；Master 角色的Broker支持读和写，Slave角色的 Broker仅支持读，也就是Producer只能和Master角色的Broker 连接写入消息;Consumer可以连接Master角色的Broker，也可以连接Slave角色的Broker来读取消息；
上篇文章，王子通过一个小案例和小伙伴们一起分析了一下消息是如何丢失的，但没有提出具体的解决方案。
在这篇微信公众平台开发教程中，我们假定你已经有了PHP语言程序、MySQL数据库、计算机网络通讯、及HTTP/XML/CSS/JS等基础。
本文将结合自己使用RocketMQ的经验，对消息发送常见的问题进行分享，基本会遵循出现问题，分析问题、解决问题。
消息队列(Message Queue)是一种在分布式系统中用于解耦和异步通信的技术。它允许应用程序发送和接收消息，而不需要直接相互通信。
在分布式系统中，为了保证数据一致性是必须使用分布式事务。分布式事务实现方式就很多种，今天主要介绍一下使用 RocketMQ 事务消息，实现分布事务。
在我的开源项目中，很早之前实现了图文混输的功能，但是在解析消息时，解析到图片需要将其上传至服务器拿到图片地址进行特殊拼接，上传图片是异步，解析图片是同步，这就造成了文字消息已经发出去了，图片才开始上传，导致图片拼接失败。
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。
本文不讲什么是 RocketMQ ，不讲它的实现原理，只想和大家探讨下它的事务消息的正确使用方式
Kafka作为一种分布式消息队列系统，在大数据领域和实时数据处理中扮演着重要的角色。随着Kafka的广泛应用，用户对其功能的需求也在不断增加。延时操作作为其中之一，为用户提供了更多的灵活性和实用性。本文将介绍Kafka中延时操作的相关内容，包括其背后的原理、实现方式以及应用场景。
消息发送成功返回确认消息，那就能确保消息不丢失。如果发送失败了，mq-client就尝试自动重试，避免网络抖动导致发送丢失。
producerGroup: 组名 createTopicKey：创建topic，实际生产实践不允许生产者创建top。 defaultTopicQueueNums(默认为4)：默认的topic关联的队列数量 sendMsgTimeout(单位:ms)：发送消息连接broker超时时间。 compressMsgBodyOverHowmuch(默认压缩字节4096)：消息体达到多少压缩。 retryTimesWhenSendFailed (可配置)：发送失败重试次数 retryAnotherBrokerWhenNotStoreOK(默认false)：发送broker存储失败换个broker发送。 maxMessageSize(默认128K)：消息最大可以设置多大。 heartbeatBrokerInterval：与broker的心跳间隔(以微秒为单位，默认为30毫秒)
如果要想保证Kafka数据不丢， 要从Kafka的三个地方入手：生产者、服务端和消费者。
https://www.open-open.com/lib/view/open1421150566328.html
这是笔者最近处理一个叫异步大点击的业务问题所思考出来的方案。由于mq使用的是亚马逊的sqs服务，而sqs是按请求数消费的原因，所以才有的将多消息合并为一条消息发送的想法。
两阶段提交就是使用XA协议的原理，我们可以从下面这个图的流程来很容易的看出中间的一些比如commit和abort的细节。
客服IM的核心业务就是在线沟通，客服与用户通过实时沟通的方式可以在最短的时间内帮助用户解决问题。初期为了快速支撑业务需求，便基于第三方SDK进行了二次开发，同时也埋下了问题定位困难，特殊功能实现成本高等隐患。随着公司业务的快速发展，客服对IM聊天的性能和体验都有了更高的要求，第三方SDK消息通信逐渐遇到了瓶颈，为解决第三方SDK接入带来的潜在隐患、提升IM的稳定性和高扩展性，自研一套可控、稳定、灵活的IM系统已是无法避开的一条道路了。以下主要是以客服端(web)为主。
以电商交易场景为例，用户支付订单这一核心操作的同时会涉及到下游物流发货、积分变更、购物车状态清空等多个子系统的变更。在微服务架构场景下，这些子系统之间要么是通过RPC通信，要么通过MQ消息组件通信。
本文主要讲述ActiveMQ与spring整合的方案。介绍知识点包括spring，jms，activemq基于配置文件模式管理消息，消息监听器类型，消息转换类介绍，spring对JMS事物管理。 1. spring整合activemq配置文件说明 1.1 配置ConnectionFactory ConnectionFactory是用于产生到JMS服务器的链接的，Spring提供了多个ConnectionFactory，有SingleConnectionFactory和CachingConnectionFac
消息有序指的是按照消息的发送顺序来消费(FIFO)。RocketMQ可以保证消息有序，消息有序分为部分有序和全局有序。全局有序是指某个Topic下的所有消息都要保证顺序；部分顺序消息只要保证每一组消息被顺序消费即可。
在使用RabbitMQ消息中间件时，因为消息的投递是异步的，默认情况下，RabbitMQ会删除那些无法路由的消息。为了能够检出消息是否顺利投递到队列，我们需要相应的处理机制。今天就来验证一下相关的验证机制。
在使用消息队列时，有两个经常让我们烦恼的问题，消息丢失和消息重复。那我们在做技术选型时，有没有一个消息队列能解决消息丢失和消息重复这两个问题呢？
MQ 事务消息 有一些第三方的MQ是支持事务消息的，比如RocketMQ，他们支持事务消息的方式也是类似于采用的二阶段提交，但是市面上一些主流的MQ都是不支持事务消息的，比如 RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。 第一阶段Prepared消息，会拿到消息的地址。第二阶段执行本地事务，第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息，并修改状态。也就是说在业务方法内要想消息队列提交两次请求，一次发送消息和一次确认消息。如果确认消息发送失败了RocketMQ会定期扫描消息集群中的事务消息，这时候发现了Prepared消息，它会向消息发送者确认，所以生产方需要实现一个check接口，RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。
At least Once：指每个消息必须投递一次。Consumer先Pull消息到本地，消费完成后，才向服务器返回ack，如果没有消费一定不会ack消息。
大概的意思就是： A 系统先发送一个 prepared 消息到 mq，如果这个 prepared 消息发送失败那么就直接取消操作别执行了； 如果这个消息发送成功过了，那么接着执行本地事务，如果成功就告诉 mq 发送确认消息，如果失败就告诉 mq 回滚消息； 如果发送了确认消息，那么此时 B 系统会接收到确认消息，然后执行本地的事务； mq 会自动定时轮询所有 prepared 消息回调你的接口，问你，这个消息是不是本地事务处理失败了，所有没发送确认的消息，是继续重试还是回滚？一般来说这里你就可以查下数据库看之前本地事务是否执行，如果回滚了，那么这里也回滚吧。这个就是避免可能本地事务执行成功了，而确认消息却发送失败了。 这个方案里，要是系统 B 的事务失败了咋办？重试咯，自动不断重试直到成功，如果实在是不行，要么就是针对重要的资金类业务进行回滚，比如 B 系统本地回滚后，想办法通知系统 A 也回滚；或者是发送报警由人工来手工回滚和补偿。 这个还是比较合适的，目前国内互联网公司大都是这么玩儿的，要不你就用 RocketMQ 支持的，要不你就自己基于类似 ActiveMQ？RabbitMQ？自己封装一套类似的逻辑出来，总之思路就是这样子的。
同步消息（Sync Message）：生产者向broker发送消息，执行相关的代码同时等待，直到broker服务器返回发送结果，在后续执行。
RabbitMQ的发布确认（Publish Confirm）是一种机制，用于确保消息在发送到RabbitMQ之后被成功接收和持久化。通过使用发布确认，生产者可以获得对消息的可靠性保证，避免消息丢失。
在RabbitMQ生产者Confirm消息中介绍了RabbitMQ生产者端的消息确认的机制，也就是在生产者端把消息发送成功后进行消息的应答机制，但是如果生产者端发送的消息根本没有发送成功了？那么针对这种情况也是需要一种对应的解决方案来进行处理。针对这种特殊的情况RabbitMQ提供了Return消息保障的机制。
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