消息如果一直消费失败，消息服务会不断调用消费者进行消费，会阻塞其他消息的消费，直接影响到业务的正常进行.
在上一篇《RocketMQ实战（一）》中已经为大家初步介绍了下RocketMQ以及搭建了双Master环境，接下来继续为大家介绍！
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。
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。
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）
如果你的MQ消息要从Kafka切换到RocketMQ且不停机，怎么做？在让这个MQ消息调用第三方发奖接口，但无幂等字段又怎么处理？今天小傅哥就给大家分享一个关于MQ消息在这样的场景中的处理手段。
消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息；消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息，进而从该topic消费数据。
今天下游同事反馈，有一些以取消的订单库存还原异常了，导致部分商品库存没有还原。查日志发现没有收到还原消息，但是查看发送方是可以确认消息是已经发了的，那么是什么原因导致消费者没有收到，或者收到后没有处理消息呢。最后发现这些消息的状态都是NOT_ONLINE，原因是服务挂了，重启之后便可以重新消费了。让我们看看这个调查过程。
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；
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。
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。
在分布式系统开发中，消息队列成为了不可或缺的一部分，用于解耦、异步处理以及保证数据可靠传输。Apache RocketMQ 作为一个高性能、低延迟的分布式消息中间件，具备了在大规模系统中处理消息的能力。然而，即使在高性能的基础上，如何保证消息不丢失和不重复消费仍然是一个需要认真对待的问题。
生产者的任务就是将消息添加到Redis的Sorted Set中。首先，需要计算出消息添加到Redis的SlotKey，如果发送方指定了消息的slotBasis，则计算slotBasis的CRC32值，CRC32值对槽数量进行取模得到槽序号，SlotKey设计为#{topic}_#{index}，其中#{}表示占位符。然后，不同类型的消息有不同的添加方式，因此分布式讲述的三种消息类型的添加过程
producer向broker发送消息后，没有收到broker的ack时，rocketmq会自动重试。重试的次数可以设置，默认为2次
架构 RocketMQ包含四个组件NameServer, Broker, Consumer, Producer NameServer类似注册中心, Broker接收存储消息, Consumer和Producer在项目内定义 Broker向所有NameServer注册自己, 持续发送心跳包 Consumer和Producer向NameServer保持长连接, 每隔30s向NameServer获取所有Topic的队列情况 Consumer和Producer向NameServer获取Broker的地址, 进行消息
原文链接：https://www.toutiao.com/i6803224493616529927/
其实借助RocketMQ-Dashboard就能高效的排查，里面有很多你想象不到的功能
RabbitMQ是一款使用Erlang开发的开源消息队列。本文假设读者对RabbitMQ是什么已经有了基本的了解，如果你还不知道它是什么以及可以用来做什么，建议先从官网的 RabbitMQ Tutorials 入门教程开始学习。
如果要你实现一个支付宝向余额宝转账的功能，比如：账户a从支付宝转出5000余额宝转入5000，该怎么做呢？
RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的消息中间件，它是怎样来解决这两个问题的？RocketMQ有哪些关键特性？其实现原理是怎样的？
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。
https://gitee.com/boring-yingjie/rabbit-mq-message-confirmation.git
消息中间件使用广泛，常用来削峰填谷、系统解耦、异步处理。异步处理可能是使用的最多的场景了，比如现在的技术博客网站，都采用积分制，用户发表一篇文章后，可以获取想要的积分，为了提升系统的性能，给用户加积分的操作可以异步处理，并不需要放在同步流程中。
1、消息发送确认机制 2、消费确认机制 3、消息的重新投递 4、消费幂等性, 等等
RabbitMQ相信大家都非常熟悉了，今天咱们来聊聊怎么保证RabbitMQ的可靠性。
RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。
Broker：接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker
同步发送消息是指，Producer发出⼀条消息后，会在收到MQ返回的ACK之后才发下⼀条消息。该方式的消息可靠性最高，但消息发送效率太低。
消息中间件是分布式系统常用的组件，无论是异步化、解耦、削峰等都有广泛的应用价值。我们通常会认为，消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指，只要我把消息成功投递到了消息中间件，消息就不会丢失，即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次，这是消息中间件最基本的特性之一，也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”，即消息至少会被“成功消费一遍”。
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。
我们通常会认为，消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指，只要我把消息成功投递到了消息中间件，消息就不会丢失，即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次，这是消息中间件最基本的特性之一，也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”，即消息至少会被“成功消费一遍”。
说明: 上面是核心代码, MsgLogService mapper xml等均未贴出, 完整代码可以参考GitHub上的源码，地址在文末。
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。
Producer 异步发送是丢失消息比较多的场景，Kafka 异步发送的代码如下：
本次的文章和你一起探讨一个关于消息幂等或者去重的通用解决方案。而消息幂等或者去重的问题，一般多见于引入了消息中间件的系统。所以本文主要基于 RocketMQ 的场景去展开。
prepare：将消息（消息上带有事务标识）投递到一个名为RMS_SYS_TRANS_HALF_TOPIC的topic中， 而不是投递到真正的topic中。
RocketMQ 主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中 Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个 Topic 的消息，每个Topic 的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个 Topic 中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个 Consumer 实例构成。
保证消息传送有3个主要部分：消息自主性，存储并转发以及底层消息确认，下面具体看一下这些概念；
滴滴滴，就在本周遇见一个kafka下游消费失败，但是下游持久化失败，兜底任务不起作用。笔者对RabbitMQ了解和实战比较多。如果是RabbitMQ的话，我们一般会这样处理：
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：
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。
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。
一，KafkaConsumer使用要点解释 1，基本介绍 该客户端用户透明的处理kafka Broker的失败，透明的适应topic在集群中的迁移。这种客户端也可以使用消费者组的概念与kafka cluster进行交互，来进行均衡消费负载。 消费者维护着到必要的Broker上的TCP链接，用以获取data。使用之后未关闭消费者的话会导致链接泄漏。该消费者不是线程安全的，具体详见下文的多线程版本。 2，跨版本的兼容性 该版本的适用于kafka0.10+版本。老版本或者过新的版本会导致一些特征失效。比如，0.1
在分布式系统中，消息队列（MQ）是实现服务解耦、异步消息处理、流量削峰等目的的关键组件。然而，消息传递过程中不可避免会遇到失败情况，如何处理MQ的重试失败和数据异常，是每个Java高级开发者必须面对的问题。本文将从设计和架构的角度出发，结合实际代码示例，深入探讨如何优雅地处理这些挑战。
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