消息队列

我不会起名字322

Kafka 重复消费：自动提交位点与手动提交的 3 个错位我不会起名字322 · 后端 / 算法 / 数据库📘 技术栈｜ 🧩 力扣 Hot100 ｜ 🐹 Go 项目｜ 🟥 Redis ｜ 🐬 MySQL

NATS JetStream 消费者 ack 与重投递：重复消费治理实战团队把 Kafka 换成 NATS JetStream 之后，第一周最常见的事故不是丢消息，而是同一笔订单被下游处理两次。JetStream 默认是至少一次投递。消费者崩溃、ack 超时、Nak 重试，都会让消息再次出现。如果不把 ack 语义和业务幂等绑在一起，重复消费就是必然事件。

我不会起名字322

Kafka 顺序消息为什么乱了：分区数变化与重试的 3 类原因我不会起名字322 · 后端 / 算法 / 数据库📘 技术栈｜ 🧩 力扣 Hot100 ｜ 🐹 Go 项目｜ 🟥 Redis ｜ 🐬 MySQL

Kafka 磁盘空间治理实战：retention 保留策略、log.dirs 在线扩容、分区跨盘迁移与不停机整体换盘消息队列 Kafka 用得越久，磁盘水位告警来得越勤：日志类 topic 日增几十 GB、大分区全挤在一块盘上、系统盘被 server.log 慢慢吃光。本文把生产环境沉淀的四类存储治理手段整理成一套完整 SOP——保留策略让数据"删得快"、数据目录扩容让集群"装得下"、分区跨盘迁移让磁盘"搬得平"、整体换盘让硬件"换得走"，全部支持滚动操作不停机，附踩坑清单。命令在 Kafka 2.5 与 3.9 集群上均验证过。

一条消息的丢与重：Kafka 与 RabbitMQ 可靠投递的确认、位点、死信与幂等全链路目录一、消息为什么会丢、也会重（一）一条消息要跨过的三段旅程（二）三种投递语义：不丢与不重为何不可兼得

做个文艺程序员

MQ第12篇：AI原生消息架构演进：从MQ到事件驱动的全链路设计摘要：这是「MQ消息队列从入门到AI原生实战」系列的收尾篇。全文以一张知识地图回顾12篇文章的完整脉络，深入事件驱动架构的三大核心模式——Event Sourcing（事件溯源）、CQRS（命令查询职责分离）、Saga（分布式事务编排），梳理消息队列从"系统解耦工具"到"AI原生异步引擎"的三阶段演进路径，并展望MQ + AI + Serverless的融合方向。全文包含知识地图、模式对比表、演进路线图和可运行的Spring Boot代码，适合希望系统掌握MQ技术栈、并跟上AI原生架构趋势的Java开发者

我不会起名字322

Kafka 分区数到底设几个：吞吐量、顺序性与 rebalance 代价的取舍我不会起名字322 · 后端 / 算法 / 数据库📘 技术栈｜ 🧩 力扣 Hot100 ｜ 🐹 Go 项目｜ 🟥 Redis ｜ 🐬 MySQL

我不会起名字322

Go 写 Kafka 消费者：sarama 的 3 个坑与优雅退出写法我不会起名字322 · 后端 / 算法 / 数据库📘 技术栈｜ 🧩 力扣 Hot100 ｜ 🐹 Go 项目｜ 🟥 Redis ｜ 🐬 MySQL

【仿 RabbitMQ 项目】发布订阅消息队列 (篇八)：交换机数据管理模块，分层类设计、SQLite 回调原理与代码实现这节内容我们来实现交换机板块的内容，先大致看一下这个类的组成部分：a. 交换机名称b. 交换机类型c. 是否持久化标志

做个文艺程序员

MQ第04篇：ActiveMQ深度解析：JMS规范、Spring JMS整合与企业级异步通信实战摘要：本文系统讲解ActiveMQ的核心架构与JMS规范体系，用“电话交换机”类比帮你理解Connection、Session、Destination的关系，然后通过Spring Boot搭建完整的JMS异步通信链路。全文深度对比Spring JMS与Spring AMQP的设计差异，分析ActiveMQ在金融、保险等传统企业系统中的典型场景，并给出2026年ActiveMQ Classic与Artemis分裂后的选型决策框架。适合需要维护存量ActiveMQ系统或正在评估企业级消息中间件选型的Java开

做个文艺程序员

MQ第03篇：RabbitMQ进阶实战：Topic路由+死信队列+延迟消息，SaaS订单超时取消完整方案摘要：上一篇我们用RabbitMQ搭建了“订单创建→库存扣减”的消息链路，但遗留了三个关键问题：消费失败的消息去了哪里？如何实现订单超时自动取消？怎样用Topic交换机实现SaaS多租户的精准路由？本文用死信队列（DLX）解决消息兜底问题，用延迟交换机插件实现30分钟订单超时取消的完整方案，并深入对比TTL+DLX方案中致命的“队头阻塞”问题。全文包含可直接运行的Spring Boot代码和架构图，适合正在生产环境使用RabbitMQ的Java开发者。

小微企业 SRE 稳定性建设（四）：消息链路与消费积压上一篇讨论了数据安全与生命周期管理。数据从接收到最终入库，中间往往还经过消息队列和异步消费：设备上报需要解析入库，业务事件需要更新统计，日志需要经过处理后才能检索。

做个文艺程序员

MQ第02篇：RabbitMQ快速上手教程：AMQP模型详解+Spring Boot整合实战（附完整代码）摘要：本文从AMQP协议模型出发，用“邮局分拣系统”的类比帮你快速理解RabbitMQ的Exchange、Queue、Binding核心概念，然后手把手用Spring Boot搭建一个“订单创建→库存扣减”的完整消息链路。全文包含可直接运行的代码、配置文件详解、管理控制台操作指南，以及5个初学者最容易踩的坑。适合有Java/Spring Boot基础、准备在生产环境使用RabbitMQ的开发者。

做个文艺程序员

MinIO第05篇：MinIO事件通知机制与Kafka集成——构建SaaS平台的异步文件处理管道系列导读：前四篇我们完成了从架构认知到基础集成，再到大文件上传和多租户隔离的完整链路。但到目前为止，所有的文件处理都是“被动”的——用户上传完文件，服务端返回成功，然后呢？缩略图谁生成？视频谁转码？内容谁审核？这一篇，我们给MinIO装上“神经系统”，让文件上传自动触发下游处理，彻底告别同步阻塞。

【C++标准项目】C++基于protobuf的发布订阅式消息队列（篇一）：项目概述＋环境搭建我们之前学过阻塞队列（BlockingQueue），它最典型的应用场景就是实现生产者消费者模型。生产者消费者模型是后端开发中非常常用的编程方式，它带来诸多好处：

Kafka 与 RabbitMQ/RocketMQ 选型对比：场景匹配、性能基准与迁移成本消息队列作为分布式系统中的关键组件，广泛应用于解耦服务、异步处理、流量削峰和日志收集等场景。当前主流的开源消息队列包括 Apache Kafka、RabbitMQ 和 RocketMQ，它们在设计理念、架构特点和适用场景上存在显著差异。选型不当将直接影响系统性能、可扩展性和开发效率。本文将从场景匹配、性能基准和迁移成本三个维度，对这三种消息队列进行全面对比，为技术选型提供参考依据。

对于Redis：Redis的认识以及分布式系统的解析hello 大家，随着我们一个个主线以及一个个支线课程的完成，我们接下来也要进入一个很关键的支线课程了，那就是 Redis！相信大家心里一定藏着不少疑问：Redis 到底是什么？它能解决什么实际问题？我们为什么非要学它不可？

智码看视界

技术选型指南：Pulsar vs Kafka：消息队列选型终极对比与压测Kafka 在日志、指标、事件流场景已经是事实标准，但它有几个结构性短板：分区即存储：分区数量直接决定吞吐和扩展性，扩分区要迁移数据

Kafka 集群安装与运维实战：消费组排查、Offset 重置与副本重分配Kafka 的日常运维里，真正让人头疼的往往不是「怎么启动」，而是三件事：消费组积压了怎么定位、位移（Offset）乱了怎么重置、__consumer_offsets 这种内部主题副本数不够怎么改。这三件事各自都有坑，而且坑基本都藏在客户端工具的版本差异和参数语义里。

kafka两种部署模式的区别Kafka 的 KRaft 模式（Kafka Raft Metadata mode）与传统的 ZooKeeper 模式的核心区别在于元数据管理方式的不同。ZooKeeper 模式依赖外部 ZooKeeper 集群来管理元数据，而 KRaft 模式将元数据管理内置到 Kafka 本身，使用 Raft 共识协议