rocketmq

RocketMQ源码深度解析（三）消息持久化机制RocketMQ 是磁盘存储型消息中间件，所有消息默认落地磁盘持久化，彻底解决服务重启、机器宕机导致的消息丢失问题，实现消息可追溯、可重试、可恢复，是分布式消息可靠性的核心基石。

手摸手教你在腾讯云CVM搭建RocketMQ本文看点准备工作安装 RocketMQ可视化控制台RocketMQ是一款开源的、分布式的消息中间件系统，由阿里巴巴开发并贡献给Apache基金会，目前是Apache项目之一。它具有高可靠性、高性能、可扩展性和灵活的特点，被广泛应用于大规模分布式系统的消息通信场景

东方巴黎～Sunsiny

实战：RocketMQ 幂等 + Redis 分布式锁 + 异常重试保姆级教程本文基于真实代码，讲解如何使用 RocketMQ + Redis + 多线程批量更新实现一个高可靠、防重复、防并发、支持自动重试的固薪分摊系统。

RocketMQ源码深度解析（二）Netty通信、Broker心跳注册、消息收发、客户端负载均衡原理RocketMQ 所有网络交互全部基于 Netty NIO 通信实现，是整个中间件的通信基石。所有组件（NameServer、Broker、Producer、Consumer）的请求、响应、心跳、数据传输，都统一基于 Netty 异步非阻塞模型完成。

JAVA面经实录917

RocketMQ全套学习知识手册RocketMQ 全体系学习文档（完整版・开发 + 运维 + 源码 + 面试合一）文档定位：从入门编码→集群部署→底层原理→线上调优→源码→面试全覆盖，可直接打印做学习笔记，整合前面全部知识点无遗漏。

我是一颗柠檬

【Java项目技术亮点】多级缓存一致性方案：Canal+MQ实现数据库与缓存的最终一致用户修改了订单地址，但缓存还是旧数据，导致物流发错地方——这就是缓存不一致。本文将揭秘大厂如何用Canal监听MySQL Binlog，配合消息队列实现数据库与缓存的最终一致，让业务代码零侵入。

记一次生产RocketMQ消息积压消费慢的排查与解决五一假期期间，生产环境出现订单消息消费严重积压的情况。通过RocketMQ监控仪表板发现，qnh-order-create-topic主题的消息消费速度异常缓慢，最新消息的业务订单创建时间order_create_time为2026-05-04 23:16:00，而实际MQ消费时间create_time为2026-05-06 10:48:37，消息积压时间长达两天。

深入对比分析 RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka在分布式系统设计中，消息队列（MQ）是实现解耦、异步和削峰的核心组件。RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka 是目前业界最主流的三款消息中间件。它们因为最初的设计背景和演进路线不同，在架构、性能和功能特性上有着本质的差异。

Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 三大消息队列我给你用最通俗、面试必过、工作直接用的方式讲清楚： Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 三大消息队列到底差在哪？怎么选？

rocketmq学习RocketMQ 是一个消息队列中间件。它的核心作用是：让一个系统把消息发出去，另一个系统异步接收并处理。

RocketMQ的应用场景场景：用户购票，在服务端，校验验证码，拿到锁，选座购票，那么现在，拿锁和选座购票中插入一个异步线程，告诉用户你有资格购票或者已经下单成功，不然一直在等待，给一个快速响应，前端轮询购票结果，用户不用担心中间的选座购票，轮询带来的压力对于后端相对较小。下单和查询分为两个模块。

docker 安装 rocketmq + dashboard启动

Apache RocketMQ

全新 AI 消息模型：Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构？作者 | 阿里云消息团队文婷、不铭、墨岭、稚柳前言随着 AIGC（生成式人工智能）浪潮席卷全球，大语言模型（LLM）正在深刻重塑千行百业、重构应用开发范式。这场由模型与算法驱动的技术革命，带来了前所未有的机遇，也为开发者构建 AI 应用带来了全新而严峻的工程挑战：如何保障长耗时对话的连续性？如何公平高效地调度有限的算力资源？如何避免多 AI Agent 或复杂工作流的级联阻塞问题？...... 这些挑战的核心诉求在于：我们需要一种可靠且高效的异步通信机制，来支撑应用、数据与模型之间的协同交互。作为分布式

每日Java面试场景题知识点之-消息队列MQ核心场景与实战在Java企业级开发中，消息队列（MQ）是分布式系统架构中不可或缺的核心组件。它的核心价值主要体现在三大场景：

Java 生产环境 RocketMQ 架构与部署指南目录一、生产环境标准架构（必用）1. 整体架构图（极简版）2. 核心组件说明二、生产环境推荐部署规格最小高可用集群（最常用）

MQ消息队列常见问题一、如何保证消息不丢失？消息从发送到消费的全链路中，可能在跨网络传输或数据暂存缓存时丢失。解决思路是在每个环节“加保障”：

阿里云云原生

Apache RocketMQ 5.5.0 发布：LiteTopic 深度解析，如何支撑百万级 AI 会话并发？作者：阿里云消息团队Apache RocketMQ 5.5.0 已正式发布。本次版本的重要特性之一，是社区提案 RIP-83 定义的全新消息模型 LiteTopic 进入开源版本。LiteTopic 面向 AI Agent、异步任务和海量轻量会话场景，支持百万级轻量会话通道共存，并在轻量通道管理、消费状态持久化和事件驱动分发等方面进行了针对性设计。此前，阿里云云消息队列 RocketMQ 版已围绕相关 AI 通信场景提供能力；随着 LiteTopic 进入开源版本，这一消息模型也首次以开源形式面向全球开发

【RocketMQ】windows安装（1）Windows 10/11 或 Windows Server （2）JDK 1.8 或以上版本访问Oracle官网或使用OpenJDK下载JDK 1.8或更高版本：oracle官网

RocketMQ与Kafka零拷贝机制零拷贝是一种减少数据在用户空间和内核空间之间拷贝次数的技术，从而提高数据传输效率。在传统的数据传输过程中，数据在用户空间和内核空间之间通常需要进行多次复制，而零拷贝技术则尽可能地减少或避免这些复制操作。

IT界的老黄牛

从 MQ 积压追到事件总线：诊断 4K 线程吃光 7G 内存的实战早上 7:40 钉钉炸了：「RocketMQ 消息积压触发告警」。上机器一看 top——java 进程 150% CPU、4.5G 内存、整机 free 仅 335MB。