#### 1 消息模型(Message Model)
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器,每个 Broker 可以存储多个Topic的消息,每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址,每个Topic中的消息地址存储于多个Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。
#### 2 消息生产者(Producer)
负责生产消息,一般由业务系统负责生产消息。一个消息生产者会把业务应用系统里产生的消息发送到broker服务器。RocketMQ提供多种发送方式,同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送。同步和异步方式均需要Broker返回确认信息,单向发送不需要。
#### 3 消息消费者(Consumer)
负责消费消息,一般是后台系统负责异步消费。一个消息消费者会从Broker服务器拉取消息、并将其提供给应用程序。从用户应用的角度而言提供了两种消费形式:拉取式消费、推动式消费。
#### 4 主题(Topic)
表示一类消息的集合,每个主题包含若干条消息,每条消息只能属于一个主题,是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。
#### 5 代理服务器(Broker Server)
消息中转角色,负责存储消息、转发消息。代理服务器在RocketMQ系统中负责接收从生产者发送来的消息并存储、同时为消费者的拉取请求作准备。代理服务器也存储消息相关的元数据,包括消费者组、消费进度偏移和主题和队列消息等。
#### 6 名字服务(Name Server)
名称服务充当路由消息的提供者。生产者或消费者能够通过名字服务查找各主题相应的Broker IP列表。多个Namesrv实例组成集群,但相互独立,没有信息交换。
#### 7 拉取式消费(Pull Consumer)
Consumer消费的一种类型,应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker服务器拉消息、主动权由应用控制。一旦获取了批量消息,应用就会启动消费过程。
#### 8 推动式消费(Push Consumer)
Consumer消费的一种类型,该模式下Broker收到数据后会主动推送给消费端,该消费模式一般实时性较高。
#### 9 生产者组(Producer Group)
同一类Producer的集合,这类Producer发送同一类消息且发送逻辑一致。如果发送的是事务消息且原始生产者在发送之后崩溃,则Broker服务器会联系同一生产者组的其他生产者实例以提交或回溯消费。
#### 10 消费者组(Consumer Group)
同一类Consumer的集合,这类Consumer通常消费同一类消息且消费逻辑一致。消费者组使得在消息消费方面,实现负载均衡和容错的目标变得非常容易。要注意的是,消费者组的消费者实例必须订阅完全相同的Topic。RocketMQ 支持两种消息模式:集群消费(Clustering)和广播消费(Broadcasting)。
#### 11 集群消费(Clustering)
集群消费模式下,相同Consumer Group的每个Consumer实例平均分摊消息。
#### 12 广播消费(Broadcasting)
广播消费模式下,相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收全量的消息。
#### 13 普通顺序消息(Normal Ordered Message)
普通顺序消费模式下,消费者通过同一个消费队列收到的消息是有顺序的,不同消息队列收到的消息则可能是无顺序的。
#### 14 严格顺序消息(Strictly Ordered Message)
严格顺序消息模式下,消费者收到的所有消息均是有顺序的。
#### 15 消息(Message)
消息系统所传输信息的物理载体,生产和消费数据的最小单位,每条消息必须属于一个主题。RocketMQ中每个消息拥有唯一的Message ID,且可以携带具有业务标识的Key。系统提供了通过Message ID和Key查询消息的功能。
#### 16 标签(Tag)
为消息设置的标志,用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息,可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性,并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑,实现更好的扩展性。
- 概述
- CAP理论
- BASE理论
- ACID
- 分布式系统相关技术
- 主流数据库连接池
- 基础
- 系统单点
- 负载均衡
- HTTP重定向负载均衡
- DNS域名解析负载均衡
- 反向代理负载均衡
- IP负载均衡
- 数据链路层负载均衡
- 负载均衡算法
- 轮询法(Round Robin)
- 加权轮询(Weight Round Robin)
- 随机算法(Random)
- 源地址Hash算法
- 加权随机法(Weight Random)
- 最小连接数法(Least Connections)
- 接入层负载均衡
- 软件架构
- 性能
- 性能测试指标
- 响应时间
- 并发数
- 吞吐量
- 性能计数器
- 性能测试方法
- 性能测试报告
- 性能优化
- Web前端性能优化
- 应用服务器性能优化
- 可用性
- 服务降级
- 伸缩性
- 扩展性
- 事件驱动架构
- 安全性
- 信息加密技术
- 分布式系统概述
- 自动化
- 分布式唯一ID
- 幂等设计
- 分布式锁
- 脑裂
- 一致性原理
- Paxos
- Zab
- Raft
- 分布式远程服务调用
- RMI
- Spring RMI
- WebService
- SOA服务架构
- 微服务架构
- 微服务的九大特性
- 服务注册和发现
- 解决方案及组件
- 分布式网关
- 注册中心
- Zookeeper
- ZNode
- Watch接口
- 持久节点-配置中心实现原理
- 临时节点-注册中心
- Zookeeper选举
- Zookeeper角色
- ZooKeeper工作原理
- 选主流程
- 同步流程
- Leader工作流程
- Follower工作流程
- 常见限流算法
- 计数器算法
- 漏桶算法
- 令牌桶算法
- 滑动窗口
- 计数器&滑动窗口
- 断路器
- 大流量高并发高可用
- 高可用
- 高并发/大流量
- 分布式缓存系统
- 基本概念
- 缓存命中率
- 缓存最大元素
- 缓存回收策略
- 回收算法
- 缓存穿透与缓存雪崩
- CDN缓存
- 缓存分类
- memcached
- 客户端路由原理
- 内存管理机制
- Redis
- Redis数据模型
- redisObject/Redis type/Redis encoding
- 命令的类型检查和多态
- skiplist跳跃表
- 为什么使用跳跃表
- redis-内存管理机制
- Redis淘汰策略
- Redis持久化策略
- Redis并发竞争
- redis主从复制
- Redis集群实现方案
- Redis Cluster
- redis事务
- Redis-Sentinel
- Redis适用场景
- Redis客户端
- redis rehash原理
- dict数据结构
- 触发rehash的条件
- 渐进式rehash
- 渐进式rehash过程
- Redis多线程版本
- 缓存实际应用
- 堆缓存-Guava Cache
- 主要参数
- Caffeine
- Spring注解缓存
- 分布式存储
- Database
- AUTOCOMMIT
- 脏读&幻读&不可重复读
- 子查询
- 连接
- 内连接
- 自连接
- 自然连接
- 外连接
- 组合查询
- 隔离级别
- 数据库范式
- 索引实现机制
- 数据库拆分
- 表分区
- 分库
- 分表
- MySQL
- MySQL基础架构
- 锁分类
- 排它锁&独占锁
- 共享锁
- 间隙锁
- 表级锁
- 存储引擎
- 磁盘IO
- 磁盘结构图
- 磁盘数据读写原理
- MySQL索引原理
- B+树索引
- 局部性原理
- 索引数据结构
- 联合索引
- 最左前缀匹配原则
- 建索引的几大原则
- 数据文件和索引文件
- 执行计划explain
- 常见问题
- 数据页
- MYSQL单表存储量计算
- 回表
- 索引覆盖
- 索引下推
- 页分裂和页合并
- InnoDB
- innodb索引
- Innodb引擎的底层实现
- MyISAM
- MyISAM引擎的底层实现
- MVCC
- Next-Key Locks
- MySQL索引类型
- MYSQL复制
- 主从复制
- 读写分离
- MySQL Dual-Master
- 分库分表实现方案
- MySQL事务实现原理
- MYSQL调优
- 性能优化
- HBase
- 不停机分库分表迁移
- RDBMS&NoSQL
- 分布式事务
- 协议或事务模型
- X/Open XA协议
- 分布式事务编程接口规范JTA
- TCC模型
- 解决方案
- 两阶段提交2PC
- 三阶段提交3PC
- Seata
- 分布式事务Seata产品模块
- AT模式
- TCC模式
- Saga模式
- XA模式
- 基于消息中间件的最终一致性事务方案
- 消息队列
- AMQP
- JMS
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- RocketMQ基本概念
- 主要特性
- 分区顺序消息
- 全局顺序消息
- 消息可靠性
- 定时消息
- 消息重试
- 死信队列
- 分布式事务消息
- RocketMQ架构
- Producer
- Consumer
- NameServer
- Broker
- RocketMQ设计
- 消息存储
- 页缓存与内存映射
- 消息刷盘
- 通信机制
- console控制台
- RocketMQ部署架构
- Kafka
- Pulsar
- MQ消息重复消费与丢失
- 主流消息队列比较
- 分布式调度系统
- 分布式搜索
- 分布式计算
- 架构案例
- 秒杀业务
- 秒杀整体架构
- 常见的监控系统
- 小米手机抢购秒杀方案
- 架构师领导艺术
- 架构师箴言
- 技术leader核心职责
- WEB服务器
- Servlet
- Servlet实现
- Servlet生命周期
- Servlet容器工作模式
- Servlet工作原理
- servlet线程安全
- CGI&FastCGI
- CGI
- FastCGI
- FastCGI与CGI特点
- CGI与Servlet比较
- HTTP Server
- Nginx
- Apache
- Nginx与Apache比较
- Application Server
- Tomcat
- Tomcat总体架构
- Connector
- 连接器核心功能
- ProtocolHandler
- EndPoint
- Processor
- Adapter
- Container
- 请求定位Servlet的过程
- Lifecycle生命周期
- Tomcat模块设计
- Tomcat实例
- Tomcat运行原理
- spring & servlet
- Tomcat启动流程
- Tomcat支持的I/O模型
- Tomcat应用层协议
- Tomcat类加载机制
- Tomcat类加载器
- Tomcat类加载器层次
- Apache+Tomcat
- 序列化
- XML&JSON
- JSON
- JAVA原生序列化
- hessian
- 常见中间件
- Canal
- Databus
- ELK日志套件
- 数据库连接池
- spring状态机
- 常见解决方案
- 二维码扫码登录原理
- 前沿技术
- Saas服务
- 服务网格(Service Mesh)
- 云原生
- 常见面试问题
- Redis持久化的几种方式
- Redis的缓存失效策略
- 附录
- 二将军问题
- 常见问题定位步骤
- 如何快速熟悉新系统
- 制定技术方案套路
- NUMA陷阱