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TDMQ RocketMQ 版事务消息原理解析在分布式架构系统中，确保跨服务应用的数据一致性始终是系统设计的核心挑战之一。TDMQ RocketMQ 版作为一款基于 Apache RocketMQ 构建的企业级消息中间件，凭借其高可用性和高可靠性特点，通过提供完善的事务消息机制，为这一难题提供了专业的解决方案。本文将结合核心源码，深入解析 RocketMQ 事务消息的实现原理，希望能帮助开发者去构建更健壮的分布式事务系统。

Apache RocketMQ进阶之路阅读笔记和疑问可以在生产者端实现一个定时任务，先将消息发送到一个“延迟队列”，然后在指定的延迟时间后，再将消息从延迟队列中取出并发送到目标主题。

RocketMQ-Dashboard页面报Failed to fetch ops home page data错误今天安装RocketMQ-Dashboard，访问主页，页面弹框提示Failed to fetch ops home page data，F12发现控制台输出网络请求跨域。

RocketMQ面试题RocketMQ的主要特性 1. 高吞吐量：RocketMQ可以处理高流量、低延迟的数据流，非常适合金融、电子商务等高并发场景。 2. 高可靠性：通过消息持久化、多副本机制，RocketMQ确保消息的高度可靠性。 3. 灵活的消息模型：支持多种模型，包括点对点和发布/订阅。 4. 支持顺序消息：可以保证在同一主题内，消息的消费顺序。 5. 事务消息：支持分布式事务，确保消息与数据库操作的一致性。 6. 丰富的消息过滤机制：支持基于Tag和属性的消息过滤。应用场景： 1. 系统解耦：微服务架构中，服务间通

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RocketMq 学习【环境调试】我的网不好，所以我从gitee上下载的。https://gitee.com/apache/rocketmq.git

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一站式了解RocketMQ如何解决消息堆积问题😗先前我们讲过了RocketMQ是如何解决顺序消息问题的，今天我们讲一下RocketMQ是如何解决消息堆积问题的。每种MQ解决消息堆积问题的策略可能都不一样，但发生消息堆积问题的原因大致一样，即生产者生产消息的速率与消费者消费消息的速率不匹配，导致消息大量堆积在队列中。

【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者的订阅关系一致性本文章基于 RocketMQ 4.9.3上面的文章我们讲解了消费者重平衡的源码以及消费者 ID 对负载均衡的影响，这篇文章我们来看下消费者的订阅关系。

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一站式了解RocketMQ如何实现顺序消息😵每种MQ对顺序消息的实现都各有差异，我们今天主要来讲讲RocketMQ是如何实现顺序消息的。请注意，由于全局顺序消息不常用，我们这里提到的顺序消息都是指分区顺序消息。

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Kafka 与其他 MQ 的对比分析：RabbitMQ/RocketMQ 选型指南（二）在进行消息队列选型时，需要综合考虑多个因素，以下是针对不同情况的选型建议：Kafka、RabbitMQ 和 RocketMQ 作为当下主流的消息队列，各自具备独特的优势和适用场景。Kafka 凭借高吞吐量和出色的分布式流处理能力，在大数据处理和日志收集领域独占鳌头；RabbitMQ 以其丰富的功能、灵活的路由和高可靠性，成为金融、电商等对消息可靠性要求严苛场景的得力助手；RocketMQ 则融合了高吞吐量、低延迟以及分布式事务等特性，在阿里等大型互联网企业的核心业务中发挥着中流砥柱的作用。

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Kafka 与其他 MQ 的对比分析：RabbitMQ/RocketMQ 选型指南（一）**在当今的分布式系统架构中，消息队列（Message Queue，MQ）扮演着举足轻重的角色。随着业务规模的不断扩大和系统复杂度的日益提升，各个组件之间的通信和协同变得愈发关键。消息队列作为一种异步的通信机制，允许不同的系统或进程在无需直接交互的情况下进行通信，有效地解耦了系统组件，提高了系统的灵活性、可扩展性和可靠性。它就像是一个可靠的信使，在分布式系统的各个角落传递着信息，确保数据的高效传输和处理。

消息队列技术选型完全指南：从原理到实践在当今的分布式系统架构中，消息队列作为核心的中间件组件，承担着异步通信、流量削峰、系统解耦等重要职责。面对市面上琳琅满目的消息队列产品，如何进行科学的技术选型，成为了每个架构师和开发者必须面对的挑战。

【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者重平衡（1）本文章基于 RocketMQ 4.9.3上一篇文章中我们探讨了消费者的启动，这里就来看下消费者的重平衡逻辑，所谓重平衡，就是消费者对订阅的 topic 下面的队列重分配，topic 下面有不同的 MessageQueue，这些队列有可能会存储到不同的 broker 上，消费者消费的时候会消费分配到的 MessageQueue 下面的消息，分配的过程就是重平衡。当然了，为了使得消息队列能否更均衡，又或者按照一些特定条件比如机房的区域进行划分，RocketMQ 也提供了多种策略，下面就先来看下 RocketM

🚀 一篇文章搞懂 RocketMQ：阿里双十一背后的万亿级消息引擎，稳了！你是否经历过这样的抓狂时刻？凌晨三点，系统报警炸了——用户秒杀订单神秘消失、支付回调石沉大海、物流状态卡在“已发货”整整三天... 别慌，这些分布式系统的经典噩梦，很可能缺的只是一个靠谱的“消息中枢”。而今天要聊的 RocketMQ，就是那个在阿里双十一万亿级流量洪峰中淬炼出来的消息中间件“扛把子”！

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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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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 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。

从0到1构建高并发秒杀系统：实战 RocketMQ 异步削峰与Redis预减库存在电商、抢票等高并发场景中，秒杀系统面临着“高并发、库存稀缺、易超卖、系统易崩”的严峻挑战。传统的同步处理架构难以支撑海量请求并发下的性能与一致性要求。