RocketMQ

RocketMQ是Java兄弟们常用的消息中间件，虽说常用，但对于RocketMQ架构经常忘记。本文用大白话描述架构设计过程，牢记RocketMQ架构。

RocketMQ延迟消息的设计方式，是一种兼顾了性能和业务的优秀设计。本文聊了RocketMQ延迟消息的使用、原理、解答了部分疑问。

想要避免和解决消息堆积问题，必须合理的控制消费耗时和消息并发度，其中消费耗时的优先级高于消费并发度，必须先保证消费耗时的合理性，再考虑消费并发度问题。

本文用大白话描述RocketMQ架构的设计过程，从而牢记RocketMQ架构。

RocketMQ作为一款高性能的消息中间件，通过队列模型、消息发送顺序和消费顺序等多个方面，为我们提供了强大的消息顺序性保障机制。在面试中，要想深入理解RocketMQ的顺序性保障，首先要熟悉其基本原理，然后在实际应用中不断总结经验，提高对业务需求的洞察力，找到合适的权衡点。

RocketMQ：天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双 11 已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ。

同一 Topic 下的一条消息只会被同一消费组中的一个消费者消费。也就是说，消息被负载均衡到了同一个消费组的多个消费者实例上。

实现的消息的顺序性主要有两个维度，分别是「全局有序」和「局部有序」。我们围绕这两个方面来白话下消息顺序性问题。

RabbitMQ是一个基于AMQP（高级消息队列协议）的开源消息中间件，强调易用性和灵活性，支持多种消息模式和可靠的消息传递。RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息中间件，最初是为了满足阿里巴巴内部的海量数据处理需求而设计的，具有高吞吐量和低延迟的特点。Kafka是由LinkedIn开发的分布式流处理平台，主要用于高吞吐量的实时数据流处理，以持久化的方式存储和处理数据。

RabbitMQ支持事务消息的发送和确认。在发送消息之前，可以通过调用"channel.txSelect()"来开启事务，然后将要发送的消息发布到交换机中。RocketMQ提供了事务消息的机制，确保消息的可靠性和一致性。Kafka引入了事务功能来确保消息的原子性和一致性。

如果在尝试消费的过程中达到了最大重试次数（通常为16次），仍然无法成功消费，则消息将被发送到死信队列，以确保消息存储的可靠性。后续业务可以根据死信队列，来做相关补偿措施。

消息拉取：「推模式」与「拉模式」本质都是「拉模式」、「长轮询机制」平衡 轮询压力 与 新消息的实时性。消息消费负载均衡：定时获取Topic下的队列queue、消费组下消费者Id等信息，本地计算负载均衡策略，存在消息重复的可能性。消息消费：「消息确认机制」和「失败重试机制」 保证消息不丢失、消息队列都存在重复消费。

NameServer 在接收到 Broker 发送的心跳请求之后，通过默认的处理器来处理请求，保存路由信息成功后，注册成功状态返回给 Broker 服务。

因为我们本章所讲解的内容是把 RocketMQ 放入 DDD 架构中进行使用，那么也就引申出领域事件定义。所以我们先来了解下，什么是领域事件。

因为我们本章所讲解的内容是把 RocketMQ 放入 DDD 架构中进行使用，那么也就引申出领域事件定义。所以我们先来了解下，什么是领域事件。