一、概述 RocketMQ的消费者可以根据Tag进行消息过滤，也支持自定义属性过滤。消息过滤目前是在Broker端实现的，优点是减少了对于Consumer无用消息的网络传输，缺点是增加了Broker的负担、而且实现相对复杂。RocketMQ支持两种方式的消息过滤。一种是Tag过滤，另外一种是SQL过滤。下面我们分别介绍一下。二、Tag过滤 在大多数情况下，Tag是个简单而有用的设计，其可以来选
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2024-10-28 21:12:29
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一．了解RocketMQ？rocketMQ是阿里开源的一款十分优秀的消息队列，rocketMQ具有很多其他消息队列不具有的特性，更重要的是rocketMQ是用java开发的学习成本较低，并且经历了双11的数据洪峰的考验。rocketMQ已经加入了apache，成为apache的顶级项目，最近阿里的另一款开源项目dubbo也重新开始维护。阿里在RocketMQ 项目基础上衍生的项目如下：com.ta
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2024-10-17 09:39:39
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一．了解RocketMQ？rocketMQ是阿里开源的一款十分优秀的消息队列，rocketMQ具有很多其他消息队列不具有的特性，更重要的是rocketMQ是用java开发的学习成本较低，并且经历了双11的数据洪峰的考验。rocketMQ已经加入了apache，成为apache的顶级项目，最近阿里的另一款开源项目dubbo也重新开始维护。阿里在RocketMQ 项目基础上衍生的项目如下：com.ta
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2024-10-17 09:39:46
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1 什么是延时消息当消息写入到Broker后，在指定的时长后才可被消费处理的消息，称为延时消息。 采用RocketMQ的延时消息可以实现定时任务的功能，而无需使用定时器。典型的应用场景是，电商交 易中超时未支付关闭订单的场景，12306平台订票超时未支付取消订票的场景。在电商平台中，订单创建时会发送一条延迟消息。这条消息将会在30分钟后投递给后台业务系统（Consumer），后台业务系统收到该消息
RocketMQTemplate 是 RocketMQ 提供的一个模板类，用于简化 RocketMQ 的消息发送和接收操作。在使用 RocketMQTemplate 之前，我们需要首先配置 RocketMQProducer 和 RocketMQConsumer。下面是使用 RocketMQTemplate 的流程：
| 步骤 | 操作 |
|:----:|:-------|
| 1 | 配置
原创
2024-05-07 10:41:24
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依赖<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.0.3</v
1. 新建工程项目pom.xml添加依赖<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-client</artifactId>
<version>4.7.1&
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2024-10-17 09:22:42
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在RocketMQ-3.1.9版本中，有TransactionStateService类，用于存储每条事务消息的状态。在该类中有两个成员变量tranRedoLog:ConsumeQueue和tranStateTable: MapedFileQueue,其中tranRedoLog变量用于事务状态的Redolog，当进程意外宕掉，可通过redolog恢复所有事务的状态，tranStateTable变量
概念Topic 和 Tag 的定义如下：Topic：消息主题，通过 Topic 对不同的业务消息进行分类。Tag：消息标签，用来进一步区分某个 Topic 下的消息分类，消息队列 RocketMQ 允许消费者按照 Tag 对消息进行过滤，确保消费者最终只消费到他关注的消息类型。Topic 与 Tag 都是业务上用来归类的标识，区分在于 Topic 是一级分类，而 Tag 可以说是二级分类，关系如图
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2024-10-08 06:53:51
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broker消息接收，假设接收的是一个普通消息(即没有事务)，此处分析也只分析master上动作逻辑，不涉及ha。
1. 如何找到消息接收处理入口可以通过broker的监听端口10911顺藤摸瓜式的找到 NettyClientConfig.setListenPort-->BrokerStartup-->BrokerController-->NettyRemotingServerc
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2024-09-30 18:46:39
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第一次真正接触Java消息服务是在2013年底，当时是给中国移动做统一支付平台，当时用的就是著名的Apache ActiveMQ，当时觉得很有趣，一个服务队列竟然可以玩出这么多花样来。当时为了尽快的入门，还把《Java Message Service》给看了一遍，这对于初学者的我收获颇多。我说知道的完全实现JMS规范的MOM有ActiveMQ/Apollo和HornetQ，都是采用Java实现。J
目录初识RocketMQ1、消息队列2、消息队列的应用场景3、RocketMQ的简介4、各类MQ的对比5、RocketMQ的技术架构6、RockerMQ领域模型1. 消息生产2. 消息存储3. 消息消费Docker部署单机RocketMQ 1. 前言2. 拉取镜像3. 下载可视化工具镜像4. broker配置5.启动文件 rocketmq.yml 配置6. 测试消息的发送和接收首先，在p
前言我们经常使用RocketMQ来进行业务逻辑的解藕，或者在分布式环境下，用来进行系统之间的通信。相比于Kafka、Rabbitmq等其他消息中间件，RocketMQ有很多优势特性，这里就不一一介绍了，可以去官网上查看各种mq的优劣对比。使用与封装RocketMQ使用起来十分简单与便捷，官网上也有很多示例，但是我们系统中往往不止一个生产者/消费者实例。这时候，就需要封装一下，一来可以统一逻辑、二来
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2024-10-17 12:07:01
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item_get_app-获取1688app上原数据为了进行电商平台 的API开发，首先我们需要做下面几件事情。1）开发者注册一个账号2）然后为每个1688 应用注册一个应用程序键（App Key) 。3）下载1688 API的SDK并掌握基本的API基础知识和调用4）利用SDK接口和对象，传入AppKey或者必要的时候获取并传入SessionKey来进行程序开发。5）利用1688 平台的文档中心
@目录1、抛出问题1.1 环境准备1.2 消息发送者代码1.3 消费端验证代码2、探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP3、猜想与验证4、解决方案1、抛出问题一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时，
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2024-08-07 18:14:13
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分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。而谈到消息系统的设计，就回避不了两个问题：消息的顺序问题消息的重复问题RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的消息中间件，它是怎样来解决这两个问题的？RocketMQ 有哪些关键特性？其实现原理是怎样的？关键特性以及其实现原理一、顺序
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2024-09-05 21:04:09
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参考 rabbittmq简介一、常见的几种消息队列的比较实际上，这个地方摘抄的，也不知道啥意思，就集中写在这里吧，万一哪天看懂了呢1，activemq具有优秀的api，是sun公司提出的jms规范的一种消息队列不适合高并发场合，性能不足，适合中小型架构；两种模式：master-slave模式 和 network模式2，kafka速度高：使用操作系统为memory mapper files
前言在项目中使用MQ消息队列时，某些业务场景可能需要保证消息的顺序消费执行。比如在订单流程场景中：创建订单、支付订单、订单完成这三个订单状态需要保证顺序执行，不能先支付订单，再创建订单。也不能订单完成，再去支付订单。在项目中如果使用默认的普通消息，那么就算生产者按照顺序发布消息后，消费端也有可能会不会按照顺序进行消费消息。RocketMQRocketMQ在其官方文档中指出，除了支持无序消息以外，还
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2024-09-05 15:18:46
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一、介绍Apache RocketMQ是一个分布式、队列模型的消息中间件，具有低延迟、高性能和高可靠、万亿级容量和灵活的可扩展性。核心组件由四部分组成：Name Servers，Brokers，Producer 和 Consumer；它们中的每一个都可以水平扩展，而没有单一的故障节点。NameServer：是一个几乎无状态的节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步Broker：部署相对复杂，Bro
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2024-10-08 14:07:57
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1. 相关概念及安装1.1 MQ基本概念消息队列（MQ：Message Queue）是以一种用来保存消息数据的队列。调用：web层代码调用service层代码时调用；请求响应可以称之为调用；这些调用多是同步的，调用方需要等待被调用方给出结果之后，才能继续执行后面的代码。消息：调用者发送给被调用者，需要后者处理的内容。包括但不仅限于（eg：）web层发送给service层需要其保存的数据对象。队列：
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2024-10-17 10:18:25
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