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
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。
消费者中我们注册了一个监听器回调函数，当Consumer获取消息后，就会交给我们的回调函数来进行处理。如果处理完了，就返回一个ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS，提交这批消息的offset到broker去，然后继续从broker获取下一批消息来进行处理。 如果上面代码回调函数中，对一批消息处理的时候，数据库宕机了就不能再能返回CONSUME_SUCCESS，如果你返回的话，下一次就会处理下一批消息，但是这批消息其实没处理成功，此时必然导致这批消息就丢失了；
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。
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。
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
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）
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。
kafka没有重试机制不⽀持消息重试，也没有死信队列，因此使⽤kafka做消息队列时，需要⾃⼰实现消息重试的 功能。 实现 创建新的kafka主题作为重试队列：
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。
本文翻译自https://engineering.nanit.com/rabbitmq-retries-the-full-story-ca4cc6c5b493。
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。
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？
但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了，它还有两个令人头疼的问题：重复消费和乱序。
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。
死信队列是一种特殊的消息队列，用于集中处理无法被正常消费的消息的队列。当消息在重试队列中达到一定重试次数后仍未能被正常消费，TDMQ Pulsar 版会判定这条消息在当前情况下无法被消费，将其投递至死信队列。
来源 | http://r6d.cn/b2u2p 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。 同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可能会，而且迟早会遭遇失败。其次，我们需要确保在处理此类故障时不会引入更多问题。 Kafka
为了减少系统代价，如果中间节点处理失败，其他节点一般不会自动回滚，而是通过重试机制和人工参与的方式对失败数据进行处理，从而来保证数据最后的一致性。
由于现在PDD模式比较火，某大厂的一哥们，接到老板的需求，做一个拼团业务，具体的业务需求是这样的：
由于MQ经常处于复杂的分布式系统中，考虑网络波动、服务宕机、程序异常因素，很有可能出现消息发送或者消费失败的问题。因此，消息的重试就是所有MQ中间件必须考虑到的一个关键点。如果没有消息重试，就可能产生消息丢失的问题，可能对系统产生很大的影响。所以，秉承宁可多发消息，也不可丢失消息的原则，大部分MQ都对消息重试提供了很好的支持。
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！
MQ Push一条消息给消费者后，等待消费者的ACK响应，需要将消息标记为已消费。如果没有标记为消费，MQ会不断的尝试往消费者推送这条消息。
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。
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。
基于水平扩容能力和成本考虑，传统的强一致的解决方案（e.g.单机事务）纷纷被抛弃。其理论依据就是响当当的CAP原理。
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？
在分布式系统、微服务架构大行其道的今天，服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常，如何保证数据一致性，成为微服务设计过程中，绕不开的一个难题。在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有：
此时产品上有个需求，在支付管理端根据是否出账搜索支付流水，而出账是账单服务的功能。所以这里涉及到信息的同步，那么，我们怎么保证同步一定能成功呢（最终一致性）。
在分布式系统中，常用的可靠消息解决方案包括基于消息队列的方案，如Kafka、RabbitMQ和ActiveMQ等。这些方案一般会提供消息持久化、消息确认机制和重试机制等功能。
TCC分段提交适用分布式架构中对一致性、实时性要求较高的业务场景，在实际业务中也存在实时性比较低的业务，例如常见的短信通知，客户端消息，运营体系更新等业务，这时候为了减轻核心流程的复杂度和压力，可以采取最大努力通知方式实现柔性事务的管理。
RabbitMQ 不会为未确认的消息设置过期时间，它判断此消息是否需要重新投递给消费者的唯一依据是消费该消息连接是否已经断开，这个设置的原因是 RabbitMQ 允许消费者消费一条消息的时间可以很久很久。
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本文将深入剖析rocketmq为什么选择自己开发NameServer，而不是选择类似于ZK这样的开源组件。同时对rocketmq的路由注册、路由发现、路由剔除进行剖析。并通过结合核心源码，对笔者的观点进行验证。同时对不同类型消息的重试机制，以及客户端选择nameserver的策略进行深入讲解。
Broker：接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker
引入消息队列可以方便地实现系统解耦、削峰填谷等作用。但是消息队列使用不当，可能会引起消息丢失，在一些消息敏感的业务场景下，这是不允许的。今天我们来聊一聊 RocketMQ 怎么做能确保消息不丢失。
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
在 KafkaProducer 中大部分的参数都有合理的默认值，一般不需要修改它们。不过了解这些参数可以让我们更合理地使用生产者客户端，其中还有一些重要的参数涉及程序的可用性和性能，如果能够熟练掌握它们，也可以让我们在编写相关的程序时能够更好地进行性能调优与故障排查。下面挑选一些重要的参数进行讲解。
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。
在分布式系统架构中，消息队列（Message Queue, MQ）扮演着至关重要的角色，它负责解耦服务、异步处理以及提高系统的可扩展性。然而，消息的丢失是开发和运维过程中必须严格防范的风险，因为它直接影响到数据的一致性和业务的连续性。本文将深入探讨如何通过一系列策略和技术手段，确保MQ中的消息不丢失，从而构建一个高度可靠的消息传输系统。
所以,Kafka 通过分区多副本、生产者消费者重试机制、批量操作与校验、顺序写磁盘与页缓存、混合存储、高可用设计以及时间戳与消息编号等手段,实现了高吞吐、低延迟与高可靠的数据传输。这也体现了 Kafka 的设计目标与关键机制
在分布式系统、微服务架构大行其道的今天，服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常，如何保证数据一致性，成为微服务设计过程中，绕不开的一个难题。 在不同的业务场景下，解决方案会有所差异，常见的方式有：
在分布式系统、微服务架构大行其道的今天，服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常，如何保证数据一致性，成为微服务设计过程中，绕不开的一个难题。
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