消息队列

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限流系列之二：TDMQ CKafka 版限流方案详解及最佳实践在当今大数据和实时通信的时代，消息队列在分布式系统中扮演着至关重要的角色。CKafka 作为一种高性能、高可靠的消息中间件，被广泛应用于各种业务场景中。然而，随着业务的增长和数据流量的增加，CKafka 在生产者和消费者以极高的速度生产/消费大量数据或产生请求时，可能会导致 Broker上资源的过度消耗，造成网络 IO 饱和等问题。为了避免这种情况对全量业务产生影响，CKafka 设计了一套完善的限流方案。本文将详细探讨 CKafka 限流的相关内容，包括限流机制、最佳实践方法以及常见问题的分析，帮助用户

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Apache RocketMQ 消息过滤的实现原理与腾讯云的使用实践本文将系统阐述 Apache RocketMQ 消息过滤机制的技术架构与实践要点。首先从业务应用场景切入，解析消息过滤的核心价值；接着介绍 Apache RocketMQ 支持的两种消息过滤实现方式，帮助读者建立基础认知框架；随后深入剖析 SQL 语法过滤与标签(Tag)过滤的技术实现的核心原理以及规则限制；最后介绍腾讯云在消息过滤性能优化方面的具体实践。

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限流系列之三：TDMQ for Apache Pulsar 限流技术深度解析在高速、高吞吐量的消息处理场景中，TDMQ Pulsar 版以其卓越的性能和可扩展性成为众多企业的首选。然而，随着生产者和消费者以极高的速度生产/消费大量消息，服务器资源如 CPU、内存、网络及磁盘 IO 等可能会面临饱和风险。为此，TDMQ Pulsar 版设计了完善的限流机制，以保护集群资源，确保系统的全局稳定性。本文将深入探讨 TDMQ Pulsar 版的集群级与主题分区限流技术，并提供实践指南。

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TDMQ for RocketMQ MCP Server 实战，一站式查询提升运维效率在 RocketMQ 的日常运维中，我们经常需要访问不同的数据源来获取诊断信息。传统的方式往往需要编写复杂的查询语句，或者在多个系统之间切换，效率低下。为了解决这个问题，我们使用 LLM 结合 MCP 来实现高效的数据访问。通过这种方式，可以用自然语言一站式查询所需的信息，提高运维效率。

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限流系列之四：TDMQ RocketMQ 版限流机制详解与实践教程随着分布式系统架构的普及，消息队列已成为支撑大规模、高并发在线业务的核心组件之一。TDMQ RocketMQ 版作为一款高性能、高可靠的消息中间件，通过提供稳定、低延迟的消息服务，帮助企业轻松应对业务洪峰、实现系统解耦。然而，在高并发、大流量场景下，如何合理分配资源、防止系统过载成为保障服务稳定性的关键。为此，TDMQ RocketMQ 版引入了分布式限流机制，通过动态调整客户端的发送与消费速率，确保集群在高负载情况下依然能够稳定运行。

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TDMQ CKafka 版事务：分布式环境下的消息一致性保障在当今数字化浪潮下，分布式系统已成为支撑海量数据处理和高并发业务的中流砥柱。但在这看似坚不可摧的架构背后，数据一致性问题却如影随形，时刻考验着系统的稳定性与可靠性。

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TDMQ RocketMQ 版订阅关系一致性原理与实践腾讯云 TDMQ RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 打造的满足金融级高可靠的在线业务消息队列产品，凭借其高可用、高可靠等特性，被广泛应用于金融、电商，社交等高并发场景，获得了各行各业用户的广泛认可。在实际使用中，订阅关系不一致是开发者经常容易遇到的一个问题，可能会导致消息消费异常、消息丢失等现象。

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深度解析 RocketMQ 核心组件：ConsumeQueue 的设计与实现在分布式消息队列 RocketMQ 中，ConsumeQueue（消费队列）是消息消费的核心组件之一。它作为 CommitLog 的索引机制，帮助消费者快速定位并拉取消息。如果没有 ConsumeQueue，消费者将无法高效地从海量消息中筛选出自己订阅的数据。

主流消息队列模型与选型对比（RabbitMQ / Kafka / RocketMQ）

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腾讯云 TDMQ MQTT 版解锁 5.0 协议，你的物联网设备“更会说话”了腾讯云消息队列 MQTT 版（TDMQ MQTT 版）自年初商业化以来，受到了广大物联网开发者和企业用户的热烈欢迎，凭借其高可靠、低延迟的特性，已成功服务于智能家居、车联网、工业物联网等多个领域的客户。自6月起，TDMQ MQTT 版正式支持 5.0协议，为用户提供更智能的设备管理、更高效的网络传输以及更精细化的运维监控能力，助力企业构建面向未来的物联网通信基础设施。

MQ选型及RocketMQ架构总览MQ（MessageQueue） Message(消息)：消息是在不同进程之间传递的数据，这些进程可以在同一台机器上，也可以在不同的机器上。 Queue（队列）：队列原意是指一种具有FIFO（先进先出）特性的数据结构，是用来缓存数据的。我们要学习的MQ产品对接的使用对象是应用程序。它是一种在应用程序之间传递消息的通信方式，通过将消息发送到中间件（消息队列）来实现解耦和异步处理。消息队列允许发送者将消息放入队列中，而接收者可以从队列中获取消息进行处理。这种方式可以提高系统的可靠性、扩展性和灵活性，同时降

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微服务--消息队列mq消息队列是分布式系统中的异步通信中间件，采用"生产者-消费者"模型实现服务间解耦通信核心作用消息队列模式

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vivo Pulsar 万亿级消息处理实践(2)-从0到1建设 Pulsar 指标监控链路作者：vivo 互联网大数据团队- You Shuo本文是《vivo Pulsar万亿级消息处理实践》系列文章第2篇，Pulsar支持上报分区粒度指标，Kafka则没有分区粒度的指标，所以Pulsar的指标量级要远大于Kafka。在Pulsar平台建设初期，提供一个稳定、低时延的监控链路尤为重要。

Kafka综合运用：怎么在实践中保证Kafka_高性能？选择压缩算法主要考虑压缩比和压缩速率。选择压缩算法需要结合实际场景判断，要以性能测试为准，不能仅依赖原理分析

一文带你从入门到实战全面掌握RocketMQ核心概念、架构部署、实践应用和高级特性之前我详解总结过Kafka相关知识点、也分享过RocketMQ是什么、以及两个消息队列组件的区别和各自优缺点，不清楚的可以看看之前我们发布的文章自行了解下，所以今天这里不再做消息队列使用场景之类的赘述了，本文将从入门到实践，全方位带你掌握RocketMQ的核心概念、部署方式、API使用和高级特性。

消息不丢失：生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？理解消息丢失，需要对生产者到消费者整个环节都有深刻的理解写入消息时，既可以是写入主分区，也可以是写入主分区后再写入一部分从分区

消息积压：业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？消息积压指消息生产速度大于消费速度，导致消息在broker上存放。消息积压可能导致消息很久才被消费。对于时效性有要求的业务是不可容忍的。