消息队列有两种消息模型，分别是队列模型和发布/订阅模型。队列模型队列模型是最开始的一种消息队列模型，对应着消息队列“发-存-收”的模型。生产者往某个队列里面发送消息，一个队列可以存储多个生产者的消息，一个队列也可以有多个消费者，但是消费者之间是竞争关系，也就是说每条消息只能被一个消费者消费。发布/订阅模型如果需要将一份消息数据分发给多个消费者，并且每个消费者都要求收到全量的消息。很显然，队列模型无
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2024-03-26 13:08:30
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前言分布式消息选型的时候是否支持事务消息是一个很重要的考量点，而目前只有RocketMQ对事务消息支持的最好。今天我们来唠唠如何实现RocketMQ的事务消息！Apache RocketMQ在4.3.0版中已经支持分布式事务消息，这里RocketMQ采用了2PC的思想来实现了提交事务消息，同时增加一个补偿逻辑来处理二阶段超时或者失败的消息，如下图所示。RocketMQ事务流程概要Roc
基于RocketMQ release-4.9.3，深入的介绍了Broker接收消息源码入口。此前我们学习了RocketMQ的Producer发送消息的源码，首先会查找查找topic的发布信息，然后找到一个消息队列MessageQueue，默认是轮询的选择，MessageQueue中存储着对应的brokerName，通过brokerName就能找到具体的brokerIP，随后获取producer客户
1. 简介
Producer发送一条消息到broker后，如何存储到commitlog文件，又是如何构建的consumequeue，index文件，将从源码的角度剖析。
2. SendMessageProcessor
该类是负责响应Producer发消息到broker的入口处理逻辑类。其processRequest响应两种请求：
[list]
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2024-09-27 12:19:58
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文章目录一、顺序消息二、顺序消息消费过程1、消息队列负载2、消息拉取3、消息消费4、消息进度存储三、总结 一、顺序消息 RocketMq在同一个队列中可以保证消息被顺序消费，所以如果要做到消息顺序消费，可以将消费主题（topic）设置成一个队列。二、顺序消息消费过程 同普通消息一样，顺序消息消费需要经历4个步骤：消息队列负载、消息拉取、消息消费、消息进度存储。1、消息队列负载 消息队列负载
在手机上相信都有来自服务器的推送消息，比如一些及时的新闻信息，这篇文章主要就是实现这个功能，只演示一个基本的案例。使用的是websocket技术。一.什么是websocketWebSocket协议是基于TCP的一种新的网络协议。它实现了客户端与服务器全双工通信，学过计算机网络都知道，既然是全双工，就说明了服务器可以主动发送信息给客户端。这与我们的推
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2024-09-23 20:00:53
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rocketMQ版本：4.5.2本次只是简单从rocketmq example里quickstart的producer例子进入，了解下消息发送的一个简单流程，一些比较复杂的流程会在后续学习中继续以新文章记录。 首先，从例子中可以看到要先启动producer。进入start方法，查看相应的启动流程。----- DefaultMQProducerImpl start继续进入DefaultMQProdu
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2024-07-14 09:33:43
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上篇博客介绍过Producer的启动，这里涉及到相关内容就不再累赘了 【RocketMQ中Producer的启动源码分析】 Producer发送消息，首先需要生成Message实例：1 public class Message implements Serializable {
2 private static final long serialVersionUID = 844
RocketMQUtilprivate static Message getAndWrapMessage(String destination, MessageHeaders headers, byte[] payloads) { if (destination == null || destination.length() < 1) { return null; } if (payloads == null || payloads.length < 1) { return nu
原创
2021-11-11 10:32:41
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RocketMQUtilprivate static Message getAndWrapMessage(String destination, MessageHeaders headers, byte[] payloads) { if (destination == null || destination.length() < 1) { return null; } if (payloads == null || payloads.length < 1) { return nu
原创
2022-01-12 15:11:41
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1 概述将发送消息的过程逻辑分为三层：应用层，传输层，网络层
client/DefaultMQProducer/DefaultMQProducerImpl：这三者中的逻辑属于应用层的处理逻辑，主要逻辑就是处理消息本身相关的事情
MQClientAPIImpl：此类中的逻辑归属于传输层，应用层与网络层之间的桥梁，主要的逻辑是将应用层的结果封装为网络层协议RemotingCommand以及消息头Hea
RocketMQ - 消息收发3.0) 消息发送与接收开发流程谁来发？发给谁？怎么发？发什么？发的结果是什么？打扫战场3.1) 基于Java环境构建消息发送与消息接收基础程序3.1.1) 单生产者单消费者（OneToOne）生产者步骤1：导入坐标<dependencies>
<dependency>
<groupId>or
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2024-06-19 17:16:32
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https://github.com/apache/rocketmq/tree/master/docs/cn一基本概念 1.1.1.RocketMQ有三部分组成：produce，broker，consumer 1.1.2.RocketMQ多种发送方式，同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送。同异步需要返回确认信息 1.1.3.两种消费形式：拉取式消费（主动性）、推动式消费（实时性）。 1.1.4.
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2024-04-25 10:22:00
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RocketMQ中的专业术语Topic topic表示消息的第一级类型，比如一个电商系统的消息可以分为：交易消息、物流消息…… 一条消息必须有一个Topic。Tag Tag表示消息的第二级类型，比如交易消息又可以分为：交易创建消息，交易完成消息….. 一条消息可以没有Tag。RocketMQ提供2级消息分类，方便大家灵活控制。Queue 一个topic下，我们可以设置多个queue(消息队列)。
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2024-03-25 15:30:25
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Topic消息主题，一级消息类型，通过 Topic 对消息进行分类。详情请见Topic 与 Tag 最佳实践。Message消息，消息队列中信息传递的载体。Message ID消息的全局唯一标识，由消息队列 RocketMQ 系统自动生成，唯一标识某条消息。Message Key消息的业务标识，由消息生产者（Producer）设置，唯一标识某个业务逻辑。Tag消息标签，二级消息类型，用来进一步区分
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2024-06-28 00:52:16
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一、技术架构 RocketMq技术架构上主要分为4个部分：NameServer，Producer，Consumer，BrokerServer。NameServer：Topic路由注册中心。主要包括两个功能：1）broker管理，支持broker动态注册与发现，心跳检测broker存活情况。2）路由信息管理，保存broker、队列信息Producer：消息发布角色Consumer：消息消费角色Br
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2024-04-03 15:49:34
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消息发送首先来看一个RcoketMQ发送消息的例子：@Service
public class MQService {
@Autowired
DefaultMQProducer defaultMQProducer;
public void sendMsg() {
String msg = "我是一条消息";
// 创建消息，指定TOPIC
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2024-06-23 09:56:49
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在上篇中，了解RocketMQ的基本概念，以及安装好RocketMQ，启动后。进行代码实际操作练习本篇主要练习三种发送方式一、基础项目创建需要创建两个项目，来表示消费者和生产者创建两个SpringBoot项目，并导入maven和配置好application.yamlmaven需要导入rocketmq-common、rocketmq-client、fastjson<dependencies&g
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2024-07-14 06:46:40
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前两章内容中，介绍了Producer的启动过程，然后是如何创建topic，本章内容将主要集中在如何发送消息到broker 一、消息的投递消息的投递分为普通消息的投递和事务消息的投递public class DefaultMQProducer extends ClientConfig implements MQProducer{
// 所有的实际操作委托给这个实现
概述 这篇文章的目的主要是为了讲清楚rocketMq消息堆积的概念，我印象中的rocketMq的消息堆积应该分为两层，一层是broker中实际写入消息量和consumeQueue已经消费位移的偏差，另外一层consumer端本身已经拉取消息的堆积，而今天要讲的正是后者。 这个问题的起源是当时有个其他公司的同事遇到consume
