在消息队列系统中，消费者模型（即消费者获取消息的方式）通常分为“拉”（pull）模式和“推”（push）模式。这两种模式在性能和实用性上有各自的优势和局限性，特别是在处理不同吞吐量和实时性需求的场景中。RocketMQ的推拉模型RocketMQ本质上使用的是拉模式，但它通过长轮询等技术实现了

作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖，挖的越深，基础越扎实！阶段1、深入多线程阶段2、深入多线程设计模式阶段3、深入juc源码解析阶段4、深入jdk其余源码解析

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官网了解rocketmq背景我们知道一般消息中间件的基础消费模型如下，生产者产生一类主题消息，而消费者就消费一类主题消息。 Rocket也是采用该模型，并进行了扩展，实现了多人发不同的topic且多人消费的场景。 上面还能看出，一个Topic下有多个队列，可以在不同Broker上。再结合一下部

1.绪论前面的文章已经分析过，以前rocketmq通过主从复制的思想实现系统的高可用，即在搭建集群的时候会手动的设置一个主节点和从节点，在写入数据的时候，会先写入到主broker，然后再同步到从节点中。但是这样会有一个问题，就是主节点宕机过后，需要手动的修改从节点成为新的主节点。在roc

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在大数据处理和分布式系统中，消息中间件扮演着至关重要的角色。ApacheKafka和ApacheRocketMQ是两种广泛使用的分布式消息系统，本文将深入分析它们的定义、优缺点、使用场景，并提供选型指南和使用注意事项。一、Kafka与RocketMQ的定义Kafka：ApacheKafka是一个分布式流处理

.RocketMQ的安装一.RocketMQ安装1.1.下载RocketMQ下载地址：http://rocketmq.apache.org/release_notes/release-notes-4.2.0/下载后解压Bin:可执行文件目录config：配置文件目录Lib:依赖库，一堆Jar包1.2.配置ROCKETMQ_HOME解压压缩包，配置ROCKETMQ_HOME1.3.

0.引言在金融、电商等对数据完整性要求极高的行业，消息的丢失可能会导致数据不一致，严重影响业务逻辑和数据统计，也影响客户体验，所以在很多业务场景下，我们都要求数据不能丢失。而rocketmq中，如何对消息防丢失进行处理的呢？1.原理1.2产生消息丢失的场景首先我们要理解消息

一、问题解析21.1消息中间件的应用场景消息中间件的应用场景主要有两个：异步解耦与削峰填谷。我们首先通过电商平台用户注册送积分、送优惠券这个场景来理解异步解耦合。如果不使用消息中间件，电商平台送积分的实现也许是下图这个样子：我们简单看一下这个流程。用户在网站

一、问题解析我们先来了解一下RocketMQ顺序消费的实现原理。RocketMQ支持局部顺序消息消费，可以保证同一个消费队列上的消息顺序消费。例如，消息发送者向主题为ORDER_TOPIC的4个队列共发送12条消息，RocketMQ可以保证1、4、8这三条按顺序消费，但无法保证消息4和消息

1.首先准备Jdk、rocketmq-dashboard-master、apache-maven-3.9.7-bin.tar.gz、rocketmq-all-5.1.0-bin-release.zip这几样，dashboard是rocketmq的可视化工具，需要maven编译所以需要。 2.创建一个app目录将所有文件解压， maven要修改config文件更换数据源，创建一个repository

RocketMQ事务性消息是一定能保证消息发送成功的事务消息发送步骤：（1）发送方将半事务消息发送至RocketMQ服务端。（2）RocketMQ服务端将消息持久化之后，向发送方返回ack确认消息已经发送成功。由于消息为半事务消息，在未收到生产者对该消息的二次确认前，此消息被标记成“暂不能投递”

RocketMQ实战：模拟电商网站场景综合案例（六）一、RocketMQ实战：项目公共类介绍1、ID生成器：IDWorker：Twitter雪花算法。在shop-common工程模块中，IDWorker.java是ID生成器公共类，运用Twitter雪花算法，自动生成项目ID，而不会存在重复现象。packagecom.itheima.utils

搭建RocketMQ主从异步集群1、RocketMQ集群模式  为了追求更好的性能，RocketMQ的最佳实践方式都是在集群模式下完成的。RocketMQ官方提供了三种集群搭建方式：2主2从异步通信方式：使用异步方式进行主从之间的数据复制。吞吐量大，但可能会丢消息。使用conf/2m-2s-async文件夹

初探RocketMQ1、引言  MessageQueue(消息队列)，从字面上理解：首先它是一个队列。FIFO先进先出的数据结构-队列。消息队列就是所谓的存放消息的队列。  消息队列解决的不是消息的队列的目的，解决的是通信问题。  比如以电商订单系统为例，如果各服务之间使用同步通信，

四个核心组件RocketMQ的架构采用了典型的分布式系统设计理念，以确保高性能、高可用和可扩展性。RocketMQ主要由四个核心组件构成：NameServer、Broker、Producer和Consumer。下面是对这些组件以及它们在RocketMQ中的角色和功能的概述：1.NameServer角色和功能：NameServer

RocketMQ实战：模拟电商网站场景综合案例（二）===========================================================一、SpringBoot整合Dubbo：dubbo概述1、dubbo概述Dubbo：是阿里巴巴公司开源的一款高性能、轻量级的JavaRPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用

作者：文婷引言如何正确使用消息队列保证业务集成链路的稳定性，是消息队列用户首要关心的问题。ApsaraMQCopilotforRocketMQ从集成业务稳定性、成本、性能等方面帮助用户更高效地使用产品。背景消息队列产品通过异步消息的传递，来协调和解耦各个业务组件的交互，所以消息集成链

        RocketMQ是由阿里巴巴集团开发的一款高性能、高可靠、分布式的开源消息中间件，它在2012年对外开源，并于2016年捐赠给Apache软件基金会，随后在2017年成为了Apache的顶级项目。RocketMQ的设计旨在满足互联网业务场景中的海量消息传递需求，尤其擅长处理高并发、大数据

RocketMQ---Day11.认识MQ火车案例：人就相当于消息进站口将消息分发给不同的候车厅（主题）火车将不同候车厅的人拉走（消费不同主题里面的数据）MQ是一种消息中间件。2.微服务的远程调用1.同步调用RPC：Dubbo。OpenFeign：远程接口调用。2.异步调用消息中间件：MQ同步调用异

Broker------consumeQueue：消费队列------topic：topic------0------000000000000000000000------1------000000000000000000000------config：一个目录，保持了当前broker中全部的topic、订阅关系和消息进度。这些数据broker会定时从

什么是幂等性？----》多次调用接口，得到的结果都一样。用幂等性来解决重复消费的问题。重复消费可以解决吗-----》重复消费根部避免不了。只能从消息的幂等消费入手。为什么会有重复消费？由于我们要求RocketMQ消息不丢失，要保证消息不丢失就会有重传机制。消息发送成功，但是broke

上一篇地址：整理好了！2024年最常见20道RocketMQ面试题（三）-CSDN博客七、RocketMQ消费模式有几种？RocketMQ提供了两种主要的消费模式，分别是：集群消费模式（Clustering）：在这种模式下，同一Topic下的消息被分发到同一个ConsumerGroup中的不同实例进行消费，但任意一条消息只会被该组中

在高并发的系统中，消息组件是最为常见的一款应用对比RacketMQ要比RabbitMQ性能高，但是不合适进行日志数据的采集（大数据采集最好别用）利用消息组件可以有效地实现数据缓冲的处理操作，例如：现在有一个抢购系系统，是需要考虑高并发状态下的用户请求正常处理问题服务器一旦接收远