1.移动云RocketMQ云原生消息队列底座的源码架构设计与实践应用
2.深入RocketMQ-消息原理篇
3.深入浅出RocketMQ原理及实战「消息队列架构分析」帮你梳理RocketMQ或Kafka的选择理由以及二者PK
4.多角度分析RocketMQ、RabbitMQ和Kafka区别
5.四种消息中间件分析介绍（ActiveMQ、分区RabbitMQ、源码RocketMQ、分区Kafka
6.详解RocketMQ 顺序消费机制

移动云RocketMQ云原生消息队列底座的源码架构设计与实践应用

       在云计算与算力网络时代，消息中间件如 RocketMQ 成为消息通信的分区杨幂源码视频13分六六九基础组件，广泛应用于电商、源码交易平台、分区门户管理平台等 IT 业务系统。源码然而，分区随着云计算的源码发展，RocketMQ 作为消息中间件在私有云、分区自建 IDC 中的源码部署和使用面临诸多挑战，如集群自适应弹性扩缩容、分区不停机热迁移、源码版本维护、Serverless 架构优化等。

       在云原生背景下，云原生消息队列是云服务的通信基础设施，旨在为微服务和服务网格架构提供核心的解耦、异步和削峰填谷能力，同时发挥数据交换、事件驱动和事件总线等重要作用。云原生倡导高性能、可扩展和弹性化的系统设计，基于消息中间件的异步调用能够显著提升业务响应时间，实现流量削峰，提升业务链路性能。

       云原生对消息队列服务提出了高 SLA、低成本、易用性、多样性和标准化等要求。为满足这些需求，移动云 RocketMQ 消息队列基于 Apache RocketMQ 内核，进行了深度优化和设计，提供实例级别隔离、自适应流量弹性扩缩容、多协议支持、丰富监控报表和实例规格弹性扩缩容等核心能力。这一产品具备高性能、高可靠性和低延迟性，是云原生场景下的通信基础设施。

       移动云 RocketMQ 支持 HTTP、tdcd指标源码MQTT 和 AMQP 协议，提供按量计费、资源包计费和独享实例计费三种计费方式，满足不同业务流量需求。同时，移动云 RocketMQ 支持消息类型（普通、顺序、事务、定时延迟）管理和丰富的管理能力（消息查询、轨迹、死信队列、资源报表、消费位点重置）。

       在云部署方面，移动云 RocketMQ 采用 Master/Slave 架构结合云存储（如 Ceph/GlusterFS）实现多级冗余存储，支持数十万条消息吞吐并发，确保数据可靠性与高 SLA。对于业务系统，移动云 RocketMQ 利用 Raft 多副本架构实现消息数据冗余备份，自动故障转移，以及良好的对称网络分区和非对称网络分区容错能力。

       为了提升云原生架构的可靠性与容错性，移动云 RocketMQ 引入 OpenMessaging-Chaos 工具进行故障注入测试，验证其分布式可靠性、容错性和稳定性。通过这种测试，可以不断优化 RocketMQ 消息队列在故障情况下的恢复能力。

       针对云原生架构设计，移动云 RocketMQ 提出了三个目标：统一消息队列基础设施底座，支持一键化部署与动态弹性扩缩容，实现业务流量与 Topic/实例维度的逻辑/物理隔离。为实现这些目标，结合 Kubernetes、自研 Operator 和 Ceph 等云原生基础设施，实现秒级响应的按需部署、备份还原功能以及一键化热升级。

       移动云 RocketMQ 消息队列的未来技术演进将围绕容器、Kubernetes 编排、自研调度算法、“CSI+LVM”容器存储技术、Serverless化、计算存储分离架构升级等方面展开。iostream源码分析预计 2.0 版本将发布，提供更强大的云原生能力，实现开源社区多语言 SDK 客户端支持、资源精简部署、故障自愈与容错能力提升。

       总结而言，移动云 RocketMQ 消息队列通过云原生架构设计与实践，满足了高性能、可扩展、弹性化、低成本、易用性和标准化等需求，为云服务提供了稳定可靠的消息通信基础设施。

深入RocketMQ-消息原理篇

       深入理解RocketMQ消息原理

       RocketMQ消息流转的三个阶段包括发送、存储和消费。要保证消息的可靠性，需在发送、存储和消费阶段全面考虑。RocketMQ保证消息不丢失，但在分布式消息队列中，同时确保消息不丢失和不重复难度很大，RocketMQ选择了确保消息不丢失。

       在RocketMQ中，消息重复的根本原因是网络波动导致消费者收到相同消息。为解决消息重复问题，业务端需要在消息层面实现去重，例如使用唯一标识符。

       消息堆积是消息队列的重要功能之一，用来削峰顶住请求洪峰，保证服务稳定性。为应对消息积压，需提高消费者的消费能力，考虑增加消费者实例、优化消费逻辑等。

       RocketMQ顺序消息分为全局有序和分区有序。全局有序下，生产者、队列和消费者需保持一对一关系，以确保流程中并发部分的消除。分区有序则允许更多的并发处理，提高性能。

       在处理顺序消息时，aosuite平台源码全局有序可能导致性能降低，但RocketMQ不会专门解决此问题。其核心在于确保分布式事务的最终一致性。

       延时消息通过特定的Topic（SCHEDULE_TOPIC_XXXX）实现，该Topic包含个队列，对应个延时等级。Broker内部的ScheduleMessageService消费延时消息，并将其投递到目标Topic。

       事务消息实现分布式事务最终一致性，关键在于两个核心。流程中，当支付订单后奖励积分时，订单系统（生产者）向积分系统（消费者）传递支付成功信息，实现积分奖励。

       死信队列用于处理无法正常消费的消息，即死信消息。当消息消费失败并重试多次后，RocketMQ将其发送至死信队列，便于后续统计异常数据并进行修复处理。死信队列对应的消费者组用于订阅消费死信消息。

       默认的死信消息重试次数与间隔时间可配置，通过修改Broker配置文件中的messageDelayLevel项进行调整。

       死信队列不对应特定的消费者实例或Topic，仅对应消费者组。参考资料提供了一门C/C++后台开发的免费公开课程，内容涵盖Linux、Nginx等技术，可助力深入学习RocketMQ和相关技术。

深入浅出RocketMQ原理及实战「消息队列架构分析」帮你梳理RocketMQ或Kafka的选择理由以及二者PK

       在消息队列的世界里，RocketMQ和Kafka是两个常被讨论的选项。它们各自有独特的架构和特性，对于实际场景的选择至关重要。RocketMQ由NameServer、Broker、Consumer和Producer构成，元数据管理相对独立，支持同步刷盘确保消息不丢失，但可能影响吞吐量。其消息查询灵活，支持延迟消费，且有多种刷盘策略可选。Kafka则以Zookeeper或内部存储元数据，火星tv源码具有高写入速度，但分区过多可能导致性能下降。Kafka的消费者多为单线程，且分区数限制了并行度，而RocketMQ的并行度取决于配置和消费模式，支持事务消息和Topic与Tag的灵活区分。在消息过滤和数据堆积能力上，Kafka理论上更强，但RocketMQ也足够应对大部分业务需求。总的来说，选择RocketMQ还是Kafka，取决于业务的实时性需求、数据一致性、消息过滤和顺序性等因素的权衡。

多角度分析RocketMQ、RabbitMQ和Kafka区别

       本文将从核心层面深入分析RocketMQ、RabbitMQ和Kafka在设计、语言支持、数据权限、架构、性能和独家特性上的差异，以帮助选型决策。

       首先，语言选择上，RocketMQ基于Java，代码易懂且中文资源丰富；Kafka最初使用Scala，后来虽然也有Java风格代码，但性能与Java基本持平；RabbitMQ采用Erlang，虽不常见但其分布式特性使得集群无主，减少了对注册中心的依赖。

       在数据权限方面，三者在新版本后都有topic级别的权限控制，但RocketMQ和RabbitMQ支持多租户，需要时可重点关注。RabbitMQ在0.9及以后版本与RocketMQ和Kafka同步，提供了类似的安全性。

       在架构和高可用性方面，Kafka利用ZooKeeper实现节点保活和主从切换，而RocketMQ舍弃ZK，自建NameServer，确保最终一致性。RabbitMQ的无主架构遵循AMQP协议，消息一旦消费即不可撤销，但集群模式需要根据性能需求进行调整。

       性能上，RocketMQ和Kafka性能相近，RabbitMQ在消息堆积时可能性能下降。Kafka通过分区提高写入性能，但过多的分区可能导致瓶颈。RabbitMQ的性能受内存和磁盘负载影响，需要优化集群配置。

       独家特性方面，RabbitMQ支持多协议和多语言，以及多级优先级消息，而RocketMQ的事务消息处理相对简单。Kafka和RabbitMQ更注重保证消息的完整性，而非分布式事务。

       总结来说，日志采集和大数据场景可能更适合Kafka，RocketMQ在日常业务开发中表现稳定，功能全面；对于推送、协议复杂和优先级需求高的场景，RabbitMQ是优选。在选择时，需综合考虑业务需求和具体环境因素。

四种消息中间件分析介绍（ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka

       深入探索：四种消息中间件的卓越之旅

       一、消息中间件的基石

       消息中间件是软件架构中的关键组件，它们通过解耦、异步处理和削峰策略，让系统间通信更为高效。它们将应用程序之间的直接交互转化为分布式消息传递，实现任务异步执行，降低用户等待，同时在高峰流量下保持系统的稳定运行。

       二、技术特性与挑战

       尽管消息中间件广泛应用于各种场景，但它们也伴随着挑战。一方面，它们提供了强大的灵活性和性能，支持JMS1.1协议的ActiveMQ能够处理万级吞吐量。然而，高可用性可能牺牲一部分系统性能，如RabbitMQ的低延迟特性，同时复杂度提升，可能导致维护成本上升，以及潜在的一致性问题。

       三、四大明星中间件

       1. ActiveMQ- 作为开源JMS的代表，它提供了丰富的功能，包括发布-订阅和点对点通信，以及多种消息持久化选项（JDBC、AMQ、KahaDB、LevelDB），确认机制灵活多样。

       2. RabbitMQ- 基于AMQP的企业级解决方案，其Channel、Producer和Consumer的角色清晰，支持简单队列、工作队列等多种模式，特别是其镜像集群模式确保了高可用性。

       3. RockeMQ- 阿里巴巴的开源产品，强调高吞吐和大数据处理，支持事务和顺序性，通过集群和广播模式实现消息传递。

       4. Kafka- 流处理领域的翘楚，其分区和多副本设计保证了高可用和数据持久性，生产者和消费者的多种模式确保了消息的正确消费。

       四、部署与优化策略

       每个中间件在部署时都有其特定考量，如ActiveMQ的单节点部署不支持高可用，而RabbitMQ的镜像集群模式提供了一种平衡性能和高可用性的选择。RocketMQ的多Master多Slave模式在处理多节点时需注意消息实时性，Kafka则通过replica机制增强容错能力。

       五、关键特性与实践

       - 重复消费与幂等性: 消息队列如Kafka需注意重复消费，通过offset机制和幂等性设计确保业务正确性。

       - 顺序性保证: ActiveMQ单队列保证消息顺序，RabbitMQ通过内存队列和worker处理实现。

       - 消息丢失处理: 通过确认机制、持久化存储和数据库辅助记录，确保消息不会丢失。

       六、学习与实践路径

       理解消息中间件的核心原理，掌握高可用、数据一致性、重复消息处理等关键概念，是使用它们成功的关键。随着技术的发展，不断学习和优化你的架构，以适应不断变化的业务需求。

       总结

       消息中间件在实现系统解耦和性能优化方面表现出色，但同时也需要处理好维护成本、一致性和数据丢失等问题。选择合适的中间件，结合业务场景进行巧妙的架构设计，是确保系统稳定高效运行的基石。

详解RocketMQ 顺序消费机制

       顺序消息在RocketMQ中指的是Topic内消息按照发布顺序进行消费，确保先发布的消息先被消费。其分为两种类型：分区顺序消息和全局顺序消息。

       1. 分区顺序消息：特定Topic内，消息根据Sharding Key划分区块分区，同一分区内的消息遵循FIFO原则，不同分区间消息顺序不保证。

       2. 全局顺序消息，实则是特殊分区顺序，Topic只有一个分区，原理与分区顺序相同，但并发度和性能较低。

       顺序消息的顺序由发布和消费两阶段确保。在发送时，相同Sharding Key的消息会被路由到同一队列，保证同一订单的消息顺序。消费时，消费者需锁定消息队列并按照消费快照处理消息，以保持消费和发布的顺序一致。

       不同于并发消费，顺序消费在负载均衡阶段的主要区别在于获取Borker的锁。消费者会申请消息队列的锁，如失败，则每秒重试。消费流程包括组装消费对象、提交到消费线程池、加锁处理消息、执行监听器，以及处理消费成功或失败后的偏移量更新。

       总结起来，顺序消费确保消息的有序性，对于需要严格顺序处理的场景非常关键。

消息队列黄金三剑客：RabbitMQ、RocketMQ和Kafka全面对决，谁是最佳选择？

       消息队列的选择往往取决于特定的应用需求和场景。以下是RabbitMQ、RocketMQ和Kafka的对比分析:

       RabbitMQ，以其易用性和灵活性闻名，适用于对操作简便和快速响应时间有较高要求的场景。它自带的Web管理界面直观易用，允许用户监控和管理队列、交换机等关键组件。

       相比之下，RocketMQ专为大规模数据处理和高吞吐量设计，适合处理实时数据流和流式处理。官方提供的RocketMQ Console提供了全面的集群管理和监控功能。

       Kafka则以其高吞吐量和实时处理能力见长，适用于对实时数据流处理有严格要求的场景。Yahoo开发的开源工具Kafka Manager简化了Kafka集群的管理，包括主题、分区和消费者组的管理。

       在服务架构、持久化、吞吐量和消息模式等方面，每种消息队列都有其独特的优势。点对点和发布订阅模型是主流消息中间件的主要传输模型。

       综合来看，最佳选择取决于具体的应用需求，如对易用性、高吞吐量、实时性或复杂性管理的不同侧重。在选择时，应根据项目特点深入评估各个方面的性能和功能。

RocketMQmsgId与offsetMsgId

       在讨论RocketMQ中的msgId与offsetMsgId时，首先需要明确这两者的概念和功能。

       msgId，全称为uniqId，是由producer客户端生成的全局唯一ID。在消息发送过程中，producer客户端通过调用MessageClientIDSetter.createUniqID()方法来生成一个全局唯一的msgId。这个ID在整个消息传递过程中保持不变，确保了消息的唯一性。

       而offsetMsgId则代表了消息在topic分区中的偏移量。它在消息发送时一同生成，并用于记录消息在特定分区中的位置。当消息在多个分区之间进行负载均衡时，offsetMsgId可以确保消息在不同分区之间的一致性和顺序性。

       在消息发送时，producer会将msgId和offsetMsgId作为消息的一部分一同发送给Broker。在Broker端，这些ID用于追踪和管理消息的状态，包括消息的存储位置、消费状态等。

       消息消费过程对msgId和offsetMsgId的应用主要体现在确保消息的唯一性和一致性。当Consumer接收到消息后，通过msgId来判断消息是否重复消费，避免重复处理同一消息。同时，offsetMsgId帮助Consumer在消费过程中进行位置追踪，确保消息按顺序被正确消费。

       在RocketMQ的Dashboard中，用户可以查询和管理基于msgId和offsetMsgId的消息。通过输入msgId，用户可以查看消息的具体内容、状态以及在特定分区中的位置信息。这不仅有助于监控消息的发送和消费情况，还能帮助诊断和解决在消息传递过程中遇到的问题，如消息丢失、重复消费等。

       综上所述，msgId与offsetMsgId在RocketMQ中扮演着至关重要的角色，它们不仅确保了消息的唯一性、一致性，也提供了强大的监控和管理工具，帮助用户高效、准确地管理消息传递过程。