直击面试现场，关于RocketMQ面试，还是要上一些比较尖锐的面试题，本篇文章也是要答复“直击RocketMQ面试现场”。
1、适用场景 kafka适合日志处理 rocketmq适合业务处理 结论：两者没有区别，根据具体业务定夺 2、性能 kafka单机写入TPS号称在百万条/秒 rocketmq大约在10万条/秒 结论：追求性能方面，kafka单机性能更高 3、可靠性 kafka使用异步刷盘方式，异步Replication rocketmq支持异步/同步刷盘，异步/同步Replication 结论：rocketmq所支持的同步方式提升了数据的可靠性 4、实时性 kafka和rocketmq均支持pull长轮询，rocketmq消息实时性更高 结论：rocketmq胜出 5、支持的队列数 kafka单机超过64个队列/分区，消息发送性能降低严重 rocketmq单机支持最高5W个队列，性能稳定 结论：长远看，rocketmq胜出， 6、消息顺序性 kafka某些配置下，支持消息顺序，但是一台Broker宕机后，就会产生消息乱序 rocketmq支持严格的消息顺序，一台Broker宕机后，发送消息会失败，但是不会乱序 结论：rocketmq胜出 7、消息失败重试机制 kafka消费失败不支持重试 rocketmq消费失败支持定时重试，每次重试间隔时间顺延 8、定时/延时消息 kafka不支持定时消息 rocketmq支持定时消息 9、分布式事务消息 kafka不支持分布式事务消息 rocketmq未来会支持 10、消息查询机制 kafka不支持消息查询 rocketmq支持根据message id查询消息，也支持根据消息内容查询消息 11、消息回溯 kafka可以按照offset回溯消息 rocketmq支持按照时间回溯消息，例如从一天之前的某时某分开始重新消费消息 问题一：push和pull模式 push模式：客户端与服务端建立连接后，当服务端有消息时，将消息推送到客户端 pull模式：客户端不断的轮询请求服务端，来获取新的消息 在具体实现时，push和pull模式都是采用消费端主动拉取的方式，即consumer轮询从broker拉取消息 区别： push 方式中，consumer把轮询过程封装了，并注册了MessageListener监听器，取到消息后，唤醒MessageListener的consumerMessage来消费，用户而言，觉得消息被推送过来的 pull方式中，取消息的过程需要用户自己写，首先通过打算消费的Topic拿到MessageQueue的集合，遍历MessageQueue集合，然后针对每个MessageQueue批量获取消息，一次取完之后，记录该队列下一次要取的开始offset，直到取完了，再换另一个MessageQueue 疑问：既然都是采用pull方式实现，rocketmq怎么保证消息的实时性？ 长轮询：rocketmq时采用长轮询的方式实现的，指的是在请求的过程中，若是服务器端数据并没有更新，那么则将这个连接挂起，直到服务器推送新的数据，再返回，然后进入循环周期 客户端像传统轮询一样从服务端请求数据，服务端会阻塞请求不会立刻返回，直到有数据或者超时才返回给客户端，然后关闭连接，客户端处理完响应信息后再向服务器发送新的请求
前面已经用源码的手段对 RocketMQ 日志复制的实现细节做了一个详细的介绍，可能有不少读者朋友们觉得源码阅读较为枯燥，看的有点云里雾里，本篇将首先梳理一下 RocketMQ DLedger 多副本关于日志复制的三个核心流程图，然后再思考一下在异常情况下如何保证数据一致性。
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。
本文将围绕 RocketMQ 5.x 的新特性展开探讨，详细解读其在腾讯云上的实际应用案例，并展望未来的发展规划。
获取上云帮助文档：http://rocketmq.cloud/zh-cn/blog/tocloud-catalog.html
从RocketMQ架构来看，用户在使用客户端生产时时不时会遇到一些问题，这里做了一些总结，大家参考
mq有很多，近期买了《分布式消息中间件实践》这本书，学习关于mq的相关知识。mq大致有有4个功能：
RocketMQ主要有四大核心组成部分：NameServer、Broker、Producer以及Consumer四部分。
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。
Netty4的主从多线程模型是全局多线程，局部单线程（事件循环），用线程封闭技术实现的无锁化设计实现并发安全。
导语 | Pulsar作为下一代消息中间件的典型代表，在设计和实现上面都具备很好的前瞻性，综合考量了业界现存的一些比较常用的、优秀的消息中间的架构设计、适用场景、运营中的问题等，如目前用的比较多的Kafka、Rocketmq、Inlong-TubeMQ等。本文仅从设计角度出发，说明下Pulsar与Kafka、Rocketmq及腾讯开源的Inlong-TubeMQ在实现上的几点区别和可能遇到的问题，供大家参考。 一、云原生多租户设计 （一）分级命名 Pulsar原生支持多租户设计，非常适合作为云产品进
本文分享RocketMQ Proxy是如何启动的，代码基于https://github.com/apache/rocketmq/tree/release-5.0.0
https://github.com/apache/rocketmq/tree/release-5.0.0
首先注意本次讨论的RokcetMq源码版本为 4.9.4，距离5.0发布 的没有多久。
阅读源码，不推荐从入口开始看到底，毕竟你太年轻，把握不住它的底。我们可以带着问题去研究源码：Producer是如何发消息的？
导语 消息队列 RocketMQ 版（TDMQ for RocketMQ，简称 TDMQ RocketMQ 版）在今日正式公测！TDMQ RocketMQ 是TDMQ系列产品中的一款分布式高可用的消息队列服务，兼容 Apache RocketMQ 的各个组件与概念，RocketMQ 4.6及以上版本的客户端几乎零改造接入。欢迎大家扫描文末二维码使用体验！ TDMQ RocketMQ 版的背景 RocketMQ作为典型的业务处理消息队列，主要用于处理订单，支付，积分等业务类型，对信息交换的准确性有极高的要求
线下环境客户端启动会频繁报错响应超时，导致consumer实例化失败，无法启动应用。
Redis是一个快速、开源的内存数据库，支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。除了基本的数据存储和检索功能外，Redis还提供了许多高级功能，其中之一就是发布订阅（Pub/Sub）。
广播消费： 当使用广播消费模式时， 消息队列 RocketMQ 会将每条消息推送给集群内所有注册过的客户端， 保证消息至少被每台机器消费一次。
阅读源码，不推荐从入口开始看到底，毕竟你也看不到底。而应该带着问题分析源码：Producer是如何发消息的。
RocketMQ可用于以三种方式发送消息：同步、异步和单向传输。前两种消息类型是可靠的，因为无论它们是否成功发送都有响应。
前文了解了 RocketMQ消息存储的相关原理，本文将讲讲消息消费的过程及相关概念。
过去的 2 月份，EMQX 开源版发布了 v5.0.16、v5.0.17 以及 v5.0.18 三个版本，提供了 MQTT over QUIC 多流（multistream）支持。企业版 v4.3.19 以及 v4.4.15 开发完成，即将发布，数据集成将新增对 HStreamDB 最新版本的适配，并允许设置 RocketMQ 消息生产者投递策略，将相同属性的消息转发到同一 RocketMQ 队列（Queue）中。
我们在使用消息队列时，经常关注的是消息队列收发消息的功能。但好多时候需要对客户端有一定的限制，比如只有持有令牌的客户端才能访问集权，不允许 Producer 发送消息到某一个 Topic，或者某一个 Topic 只能给固定 Consumer 消费。
“分享 RocketMQ 5.X Pop，Ack 源码解读。内容较多建议 PC 上对照代码查看，手机你可能会晕”
昨晚生产系统机房切换，又度过了一个不眠之夜。趁着这段无聊时间，分享一下前一段时间 RocketMQ 踩坑经历
大量业务使用消息中间件进行系统间的解耦、异步化、削峰填谷设计实现。公司内部前期基于RabbitMQ实现了一套高可用的消息中间件平台。随着业务的持续增长，消息体量随之增大，对消息中间件平台提出了更高的要求，此外在运维过程中也遇到了高可用难以保障，功能特性不足等诸多问题。基于遇到的这些问题，决定引入RocketMQ进行替换。本文将介绍基于RocketMQ建设消息中间件平台并实现在线业务无感知的平滑迁移。
最近仍然畅游在RocketMQ的源码中，这几天刚好翻到了消费者的源码，发现RocketMQ的对于push消费方式的实现简直太聪明了，所以趁着我脑子里还有点印象的时候，赶紧来写一篇文章，来掰扯一下，防止过两天就忘得一干二净了。
在企业实践RocketMQ时基本上80%都是不消费问题，而由于消费进度问题导致不消费的问题又是最难确认的和排查的。RocketMQ的消费进度分为本地消费进度管理和远程消费进度管理，分别对应的消费模式是广播消费和集群消费。 本文选自《RocketMQ分布式消息中间件：核心原理与最佳实践》一书，带你层层揭秘RocketMQ如何管理消费进度。 什么是消费进度 消费进度，也就是由Broker管理每一个消费者消费Topic的进度，包含正常提交消费进度和重置消费进度，如下： 上图表示一个消费者组A，部署了2个消
昨晚收到了应用报警，发现线上某个业务消费消息延迟了 54s 多（从消息发送到MQ 到被消费的间隔）：
“分享RocketMQ5.X Pop，Ack源码解读。内容较多建议PC上对照代码查看，手机你可能会晕”
既然应用并没有什么问题，我们来看看 RocketMQ 是否有什么问题。一般的 RocketMQ Broker 的日志我们关心：
CountDownLatch 是一个同步工具类，用来协调多个线程之间的同步，它能够使一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后，再继续执行。
RocketMQ 最早诞生于淘宝的在线电商交易场景，经过了历年双十一大促流量洪峰的打磨，2016年捐献给 Apache 社区，成为 Apache 社区的顶级项目，并在国内外电商，金融，互联网等各行各业的广大客户落地验证，得到广泛认可。
本文将详细介绍消息发送、消息消费、RocketMQ queryMsgById 命令以及 rocketmq-console 等使用场景中究竟是用的哪一个ID。
RocketMQ是一个高可用、高性能、高可靠的分布式消息队列，相对于kafka更适合处理业务系统之间的消息。
采访嘉宾 | 誓嘉、林清山 编辑 | Tina RocketMQ 是一个来自阿里巴巴的分布式消息中间件，于 2012 年开源，并在 2017 年正式成为 Apache 顶级项目。 2017 年 2 月 20 日，RocketMQ 正式发布 4.0 版本。差不多 5 年之后，我们终于等来了 5.0 版本。 RocketMQ 5.0 专注于消息基础架构的云原生化演进，聚焦在消息领域的后处理场景，支持消息的流式处理和轻计算，帮助用户实现消息的就近计算和分析，并将全面拥抱 Serverless 和 EDA。 据阿
2018 年，做为架构负责人，接到一个架构需求：实现一个简单易用的 RocketMQ SDK 。
RocketMQ是一个统一消息引擎、轻量级数据处理平台。 RocketMQ是⼀款阿⾥巴巴开源的消息中间件。2016年11⽉28⽇，阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠RocketMQ，成为 Apache 孵化项⽬。2017 年 9 ⽉ 25 ⽇，Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬（TLP ），成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。它使用Java语言开发，在阿里内部，RocketMQ承接了例如“双11”等高并发场景的消息流转，能够处理万亿级别的消息。
“分享 RocketMQ5.X Pop，Ack 源码解读。内容较多建议 PC 上对照代码查看，手机你可能会晕”
我们在之前也说了不少RocketMQ的知识点了，这一篇要说的是RocketMQ的消息的推拉机制，这个应该也是属于面试的热点，学起来吧
在实际开发中，经常需要查看MQ中消息的内容，RocketMQ提供了多种消息查询方式，给开发和运维带来了极大的便利，一些其他消息中间件，如Kafka，并不具备消息查询能力。
在2007年的时候，淘宝实施了“五彩石”项目，“五彩石”用于将交易系统从单机变成分布式，也是在这个过程中产生了阿里巴巴第一代消息引擎——Notify。在2010年的时候，阿里巴巴B2B部门基于ActiveMQ的5.1版本也开发了自己的一款消息引擎，称为Napoli，这款消息引擎在B2B里面广泛地被使用，不仅仅是在交易领域，在很多的后台异步解耦等方面也得到了广泛的应用。在2011年的时候，业界出现了现在被很多大数据领域所推崇的Kafka消息引擎，阿里在研究了Kafka的整体机制和架构设计之后，基于Kafka的设计使用Java进行了完全重写并推出了MetaQ 1.0版本，主要是用于解决顺序消息和海量堆积的问题。而在2012年，阿里对于MetaQ进行了架构重组升级，开发出了MetaQ 2.0，这时就发现MetaQ原本基于Kafka的架构在阿里巴巴如此庞大的体系下很难进行水平扩展，所以在2012年的时候就开发了RocketMQ 3.0版本。很多人会问到RocketMQ 3.0和MetaQ 3.0的区别，其实这两者是等价的版本，只不过阿里内部使用的称为MetaQ 3.0，外部开源称之为RocketMQ 3.0。在2015年，又基于RocketMQ开发了阿里云上的Aliware MQ和Notify 3.0。在2016年的时候，阿里巴巴将RocketMQ的内核引擎捐赠给了Apache基金会。
RocketMQ 主从复制是 RocketMQ 高可用机制之一，数据可以从主节点复制到一个或多个从节点。
RocketMQ 选择了自己写 NameServer 做注册中心而没有选择 Zookeeper，这是为什么呢？
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