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    RocketMQ底层原理和源码解析

    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。

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    消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现)

    摘要:在RocketMQ中,消息消费都是基于Pull消息方式,那么Push模式中又是如何实现Consumer端准实时消费的呢? 在上一篇—“消息中间件—RocketMQ消息消费(一)”中,已经简要地介绍了下RocketMQ中“Pull和Push两种消费方式的简要流程”以及“Push消费方式的启动流程”(ps:如果不熟悉这几块内容的童鞋,可以自己回顾下上一篇的内容)。本文将详细介绍RocketMQ中Push消费方式下的“Pull消息的长轮询机制”和“Consumer端的负载均衡机制”这两块关键核心内容。 由于RocketMQ系列的技术分享存在一定的连续性,因此希望读者能回顾下往期RocketMQ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)

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