秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热，放到Redis，信号量控制进来秒杀的请求。
最近mq越来越火，很多公司在用，很多人在用，其重要性不言而喻。但是如果我让你回答下面的这些问题：
当然在剖析这几个问题之前需要简单的介绍下什么是消息队列，消息队列常见的一些基本术语和概念。
很多时候，我们为了提升接口的性能，会把之前单线程同步执行的代码，改成多线程异步执行。
要分析这个问题，首先我们得估算下在队列消息堆积的情况下进行生产消费，RabbitMQ的内存占用情况。
这一篇我们要说的话题是消息的堆积处理，其实这个话题还是挺大的，因为消息堆积还是真的很令人头疼的，当堆积的量很大的时候，这真的是个很暴躁的问题，不过这时候真考验大家冷静的处理问题的能力了
https://blog.bossma.cn/rabbitmq/practices-on-improving-the-speed-of-rabbitmq-consumption/
电商项目一直都是大家非常关心的项目，但真的要搞一个完整的电商项目真的没那么简单。但是话又说回来，再大的项目也是有一堆功能堆积起来的。
交换机有四种类型：direct exchange、topic exchange、fanout exchange、headers exchange。
01. Serverless 与消息队列生态结合 消息队列 MQ 是 Serverless 事件驱动场景下必要的解耦中间件也是云函数最重要的触发源之一。TDMQ 是一款基于 Apache 顶级开源项目 Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件。其计算与存储分离的架构设计，使得它具备极好的云原生和 Serverless 特性，用户按量使用，无需关心底层资源。它拥有原生 Java 、 C++、Python、Go 等多种 API，同时支持 Kafka 协议以及 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供异
根据RabbitMQ官方文档描述，可以通过“预取数量”来限制未被确认的消息个数，本质上这也是一种对消费者进行流控的方法。 详见：https://www.rabbitmq.com/consumer-prefetch.html#independent-consumers 。
异步处理是提升系统性能的神器，但需要分清同步流程和异步流程的边界，同时消息存在丢失的风险，我们需要考虑如何确保消息一定到达。
本篇是RocketMq扫盲，并不会讲到各个组件实现的细节内容，这里从整体全局的角度看关于RocketMq的整体设计。
消息队列（Message Queue），是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。
以上方法可以根据实际应用场景进行选择和组合，以有效地处理RabbitMQ消息堆积问题。
本文首先引出消息中间件通常需要解决哪些问题，在解决这些问题当中会遇到什么困难，Apache RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件否可以解决，规范中如何定义这些问题。然后本文将介绍RocketMQ的架构设计，以期让读者快速了解RocketMQ。 消息中间件需要解决哪些问题？ Publish/Subscribe 发布订阅是消息中间件的最基本功能，也是相对于传统RPC通信而言。在此不再详述。 Message Priority 规范中描述的优先级是指在一个消息队列中，每条消息都有不同
Apache RocketMQ在4.3.0版中已经支持分布式事务消息，这里RocketMQ采用了2PC的思想来实现了提交事务消息，同时增加一个补偿逻辑来处理二阶段超时或者失败的消息，如下图所示。
导语 | 消息队列是分布式系统中重要的中间件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。本文对Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、NSQ这几个消息队列组件进行了一些调研，并整理了相关资料，为业务对MQ中间件选型提供参考。 一、概述 消息队列是分布式系统中重要的中间件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。分布式系统可以借助消息队列的能力，轻松实现以下功能： 解耦，将一个流程的上游和下游拆开，上游专注生产消息，下游专注处理消息。 广播，一个上游生产的消息轻松被
消息队列使用比较多的产品kafka，在各个领域都发挥了很大的作用，但是在以下的几种场景是无法满足需求。
如果一个Topic堆积了大量的消息，可能会对RocketMQ的性能产生一定影响，但不是直接导致RocketMQ宕机的原因。主要影响包括：
2、Queue：队列，rabbitmq的内部对象，用于存储消息，其属性类似于Exchange，同样可以设置是否持久化、自动删除等。 消费者重Queue中获取消息并消费。多个消费者可以订阅同一个Queue，这时Queue中的消息会被平均分摊给多个消费者进行处理，而不是每个消费者都收到所有的消息并处理。
Serverless 与消息队列生态结合 消息队列 MQ 是 Serverless 事件驱动场景下必要的解耦中间件也是云函数最重要的触发源之一。TDMQ 是一款基于 Apache 顶级开源项目 Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件。其计算与存储分离的架构设计，使得它具备极好的云原生和 Serverless 特性，用户按量使用，无需关心底层资源。它拥有原生 Java 、 C++、Python、Go 等多种 API，同时支持 Kafka 协议以及 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
在数据量很大的时候，就会出现hash之后的数值，指向相同的位置，也就是所谓的hash冲突。这个取决于hash算法的好坏，以及数据量的大小，hash算法越差，数据量越大，hash冲突的概率就会越大。
queue 就是来源于数据结构的 FIFO 队列。而 Topic 是个抽象的概念，每个 Topic 底层对应N个 queue，而数据也真实存在 queue 上的。
这篇文章就谈谈对mq各种问题的思考，以及不同的mq业务方案的解决，注意这篇文章为了解决在学习三大mq的一些问题，和不同mq差异导致的出现的不同的消息解决方案，这往往是很多人所忽视的，我教你！
面试总结 面试总结 ： Dubbo并发通信原理解析 Redis常用命令 SpringMVC与Struts2区别与比较总结 git常用命令 ： 虚拟机的类加载机制。 spring boot与spring mvc的区别是什么？ 一、Duboo基本概念解释 二、dubbo原理 ActiveMQ的功能解耦合和减轻写的压力。 项目优化 ： 第一级优化 ： 第二级优化 ：redis缓存 第三极优化 ： solr进行搜索 第四级优化 ：SOA面向服务分布式的架构 第五级优化 ： fastDFS分布式文件系统 第六级优化
List：ArrayList、LinkedList、Vector、Stack Set：LinkedSet、HashSet、TreeSet
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；
1、前言 在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下，MQ消息中间件是个很重要的基础设施，它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色，当然MQ消息中间件的作用远不止
首先，造成这个问题的 BUG RocketMQ 官方已经在 3月16号 的这个提交中修复了，这里只是探讨一下在修复之前造成问题的具体细节，更多的上下文可以参考我之前写的 《RocketMQ Consumer 启动时都干了些啥？》 ，这篇文章讲解了 RocketMQ 的 Consumer 启动之后都做了哪些操作，对理解本次要讲解的 BUG 有一定的帮助。
前面我们讲到了使用消息队列解决了我们电商系统的各种问题，削峰填谷、异步处理以及系统间解耦合，同时也对其重复消息问题进行了详细方案讲解（你的消息队列如何保证消息不丢失，且只被消费一次，这篇就教会你，秒杀系统每秒上万次下单请求，我们该怎么去设计）。那我们在消息队列的使用过程中还有没有需要注意的地方呢？
TDMQ 是腾讯云基于 Apache Pulsar 开源项目开发的消息队列产品，主打金融等行业应用，适用于对消息通讯要求高可靠、强一致的场景。TDMQ 在保障高可靠性的同时，还能保障消息读写的高吞吐量，而且提供丰富的消息类型，确保不同的业务场景都能有效覆盖。
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
小伙伴们，国庆都过的开心吗？国庆后的第一个工作日是不是很多小伙伴还沉浸在假期的心情中，没有工作状态呢？
Apache ActiveMQ，作为一款开源的消息中间件，广泛应用于Java平台，为分布式系统提供了高效、可靠的消息传递服务。它实现了Java消息服务（JMS）规范，支持多种消息协议，如AMQP、MQTT等。本文旨在快速概述ActiveMQ的核心功能、常见问题、易错点及其规避策略，并通过实例代码加深理解。
有赞是提供商家 SAAS 服务，随着越来越多的商家使用有赞，搜索或详情的需求也日益增长，针对需求及场景，之前提到过的订单管理架构演变及 AKF 架构等在这两篇文章里已经有所体现，而这些数据的查询来自于不同的 NoSQL，怎么同步这些非实时存储系统将是一个很有趣的事情。
Kafka，作为一个高性能的分布式消息队列系统，在处理大数据流和实时数据管道中扮演着至关重要的角色。在设计和实现过程中，Kafka面临了一个关键的选择：采用Pull模式还是Push模式进行数据传输。经过深思熟虑，Kafka最终选择了Pull模式，这一决策背后蕴含着多个重要的原因和考量。
最近一直再做一些系统上的压测，并对一些问题做了优化，从这些里面收获了一些很多好的优化经验，后续的文章都会以这方面为主。
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。
前面介绍了分布式锁以及如何使用Redis实现分布式锁，接下来介绍分布式系统中另外一个非常重要的组件：消息队列。
QMQ（Qunar Message Queue）诞生于去哪儿网，初版基于MySQL存储。随着集团业务系统越发倚重消息解耦上下游，业务量的上涨随之带来消息量的增长，MySQL作为存储的瓶颈也越发明显。
消息队列中间件（简称消息中间件）是指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。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步等等功能，其作为分布式系统架构中的一个重要组件，有着举足轻重的地位。
来源：https://www.jianshu.com/p/8f7ebbcbeee5
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