7.RocketMQ关键特性
（1）单机支持1万以上持久化队列
1.所有数据单独存储到一个Commit Log，完全顺序写，随机读。
2.对最终用户展现的队列实际只存储消息在Commit Log的位置信息，并且串行方式刷盘。
这样好处：
a、队列轻量化，单个队列的数据量非常少。
b、对磁盘的访问串行化，避免磁盘竞争，不会因为队列增加导致IO wait 增高。
每个方案都有缺点，它的缺点如下：
（a）写虽然完全是顺序写，但是读却变成了完全的随机读、
（b）读一条消息，会先读Consume Queue，再读Commit Log，增加了开销。
（c）要保证Commit Log 与Consume Queue完全的一致，增加了编程的复杂度。
（2）刷盘策略
RocketMQ所有的消息都是持久化的，先写入系统PAGECACHE，然后刷盘，可以保证内存与磁盘都有一份数据，访问时，直接从内存读取。
（a）异步刷盘
（b）同步刷盘
同步刷盘与异步刷盘的唯一区别是异步刷盘写完PAGECACHE直接返回，而同步刷盘需要等待刷盘完成后才能返回。
同步刷盘流程如下：
（1）写入PAGECACHE后，线程等待，通知刷盘线程刷盘。
（2）刷盘线程刷盘完成后，唤醒前端等待线程，可能是一批线程。
（3）前端等待线程向用户返回成功。
3.消息查询
（a）按照Message Id查询消息
MsgId总共16字节，包含消息存储主机地址，消息Commit Log offset，从MsgId中解析出Broker的地址和Commit Log Offset的偏移地址，然后按照存储格式所在位置消息buffer解析成一个完整的消息。
（b）按照Message key查询消息
1.根据查询的key的hashcode%slotNum得到具体地槽的位置（slot是最大槽数，图中为5000000）
2.根据slotValue（slot位置对应的值）查找到索引项列表的最后一项（倒序排序，slotVlaue总是指向最新一个索引项）
3.遍历索引项列表返回查询时间范围内的结果集（默认一次最大返回32条记录）
4.Hash冲突：寻找key的slot位置时相当于执行了两次散列函数，一次key的hash，一次key的hash值取模，因此存在两次冲突的情况：a、key的hash值不同但模数相同，此时查询的时候会再比较一次key的hash值（每个索引项保存了key的hash值），过滤掉hash值不相等的项。第二种，hash值相同key不同，出于性能的考虑冲突的监测放到客户端处理（key原始值是存储在消息文件中，避免对数据文件的解析），客户端比较一次消息体的可以是否相同。
5.存储：为了节省空间索引项中存储的时间是时间差值（存储时间-开始时间，开始时间存储在索引文件头中，整个索引文件是定长的，结构也是固定的）
4.服务器消息过滤
RocketMQ的消息过滤方式有别与其他消息中间件，是在订阅时，再做过滤，先看下Consumer Queune结构
（1）在Broker端进行Message Tag比对，先遍历Consume Queue，如果存储的Message Tag 与订阅的Message Tag不符合，则跳过，继续比对下一个，符合则传输给Consumer，注意，Message Tag是字符串形式，ConsuemerQueue中存储的是其对应的hashcode，比对时也是hashcode。
（2）Consumer收到过滤后的消息后，同样也要执行在Broker端的操作，但是比对的是真实的Message Tag字符串，而不是hashcode。
为什么过滤要这样做？
a、Message Tag存储Hashcode，是为了在Consume Queue定长方式存储，节约空间。
b、过滤过程中不会访问Commit Log数据，可以保证堆积情况下也能高效过滤。
c、即使存在hash冲突，也可以在Consumer端进行修正，保证万无一失。、
5.长轮询Pull
RocketMQ的consumer都是从Broker拉消息来消费，但是为了做到实时收消息，RocketMQ使用长轮询方式，可以保证消息实时性同Push方式一致，这种长轮询方式类似于Web QQ收发消息机制，
6.顺序消息原理
顺序消息缺陷：
发送顺序消息无法利用集群FailOver特性
消费顺序的并行度依赖于队列数量
队列热点问题，个别队列由于哈希不均导致消息过多，消费速度跟不上，产生消息堆积问题
遇到消息失败的消息，无法跳过，当前对列消费暂停
7.事务消息
8.发送消息负载均衡
5个队列可以部署在一台机器上，也可以分别部署在5台不同的机器上，发送消息通过轮询队列的方式发送，每个队列接收平均的消息量，通过增加机器，可以水平扩展队列容量。也可以自定义方式选择发往哪个队列。
9.订阅消息负载均衡
如图，若有5个队列，2个consumer，那么第一个Consumer消费3个队列，第二consumer消费2个队列。这样可以达到平均消费的目的，可以水平扩展Consumer来提高消费能力，但是Consumer数量要小于等于队列数量，如果Consumer超过队列数量，那么多余的Consumer将不能消费消息
消息堆积问题
