消息队列（RocketMQ ）作为高并发系统的核心组件之一，能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性。

RocketMQ 是一款分布式、队列模型的消息中间件，具有以下特点：

  • 能够保证严格的消息顺序
  • 提供丰富的消息拉取模式
  • 高效的订阅者水平扩展能力
  • 实时的消息订阅机制
  • 亿级消息堆积能力

选择RocketMQ的理由：

  • 强调集群模式无单点，可扩展，任意一点高可用，水平扩展
  • 海量数据的堆积能力，消息堆积后，写入延迟低
  • 支持上万个队列
  • 消息失败重试机制
  • 消息可查询
  • 开源社区灵活
  • 成熟度（支持阿里双十一）

RocketMQ 核心的四大组件：Name Server、Broker、Producer、Consumer 每个组件都可以部署成集群模式进行水平扩展。

如果搞懂这份RocketMQ实战与原理解析，在简历上写精通RocketMQ完全没问题

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阿里、滴滴等资深专家对RocketMQ实战与原理解析的评价

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RocketMQ实战目录展示

RocketMQ实战原理解析从入门到生产环境、分布式消息列队、可靠性、吞吐量、Apache中间件、NameServer源码、主从同步，最后基于Netty的通信实现


1、快速入门

本篇幅可以让你了解RocketMQ和分布式消息队列的功能，然后搭建好单机版的消息队列，进而能够发送并接收简单的消息。

  • 消息队列功能介绍
  • RocketMQ简介
  • 快速上手RocketMQ



2、生产环境下的配置和使用

在生产环境中使用RocketMQ集群需要比QuickStart部分了解更多的内容，本章节在机器角色、集群配置和部署，以及集群管理方面都做了介绍，用户可以基于这些内容搭建起一个生成环境的RocketMQ消息队列集群，在数据量不大的非关键场景，可以通过这一章节快速上线。

  • RocketMQ各部分角色介绍
  • 多机集群配置和部署
  • 发送、接收消息示例
  • 常用管理命令
  • 通过图形界面管理集群


3、用适合的方式发送和接收消息

对消息队列使用者来说，Consumer和Producer是打交道最多的两个类型。

本篇详细介绍了两种类型的Consumer和一种类型的Producer,用户在使用的时候基于业务需求来选择合适的类型。最后重点介绍了Offset和Log，了解Offset机制是正确使用RocketMQ的基础，合理使用Log可以大幅提高开发、调试的效率。

  • 不同类型的消费者
  • 不同类型的生产者
  • 如何存储队列位置信息
  • 自定义日志输出



4、分布式消息队列的协调者

介绍了NameServer的功能，NameServer在RocketMQ集群中扮演调度中心的角色。

各个Producer、Consumer 上报自己的状态上去，同时从NameServer获取其他角色的状态信息。NameServer 的功能虽然非常重要，但是被设计得很轻量级，代码量少并且几乎无磁盘存储，所有的功能都通过内存高效完成。

还介绍了底层的通信机制，RocketMQ基于Netty对底层通信做了很好的抽象，使得通信功能逻辑清晰，代码简单。

  • NameServer的功能
  • 各个角色间的交互流程
  • 底层通信机制


5、消息队列的核心机制

介绍了RocketMQ消息队列实现的难点及核心，即“队列”本身的实现，基于磁盘做一个读写效率高的队列并非易事，实现不好就会使磁盘操作成为整个系统的瓶颈，无法提升系统的吞吐量。RocketMQ基于“顺序写”“随机读”的原则来设计，利用“零拷贝”技术，克服了磁盘操作的瓶颈。

另一个难点是为了高可用性而设计的主从机制，数据被及时复制到多个机器，这样当一台机器出故障后，整体系统依然可用。这样可靠性和性能能直接有个权衡，RocketMQ 把选择权留给用户，用户根据具体的业务场景来选择要更高的可靠性，还是要更高的效率。

  • 消息存储和发送
  • 消息存储结构
  • 高可用性机制
  • 同步刷盘和异步刷盘
  • 同步复制和异步复制



6、可靠性优先的使用场景

本篇根据使用场景，讨论如何“可靠”地收发消息。即在要求消息顺序的场景下，如何既能并发执行，又能保证消息顺序；然后分析可能的故障场景下，如何应对以保证不丢消息、 不中断服务。RocketMQ 在设计上，有重试机制来保证消息不丢，造成的结果是可能存在消息重复，这一点需要用户根据具体业务场景来处理。下一章将讨论处理大数据量消息的方法。

  • 顺序消息
  • 消息重复问题
  • 动态增减机器
  • 各种故障对消息的影响
  • 消息优先级


7、吞吐量优先的使用场景

本篇重点关注性能，关注在大消息量的情况下，如何提高RocketMQ的吞吐量。首先介绍了消息过滤，在服务端进行消息过滤可以减少无效消息传输造成的带宽浪费，Tag是最常用的一种高效过滤方式，此外还可以用SQL表达式、FilterServer来过滤消息。

另一个提高吞吐量的方法是增加集群的机器数量，提高并发性，要根据实际场景增加Broker、Consumer 或Producer角色的机器数量。

  • 在Broker端进行消息过滤
  • 提高Consumer处理能力
  • Consumer的负载均衡
  • 提高Producer的发送速度
  • 系统性能调优的一般流程



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8、和其他系统交互

作为一个中间件产品，会比普通软件更多地需要和其他系统打交道，本篇介绍了如何与SpringBoot、 Spark、 Flink等软件进行交互。同时介绍了使用云端的RocketMQ产品，以及自定义开发运维工具的方法。

  • 在SpringBoot中使用RocketMQ
  • 直接使用云上RocketMQ
  • RocketMQ与Spark、Flink对接
  • 自定义开发运维工具


9、首个Apache中间件顶级项目

RocketMQ是阿里最优秀的中间件之一，本篇介绍了RocketMQ的历史，以及其目前作为Apache顶级项目的现状。

  • RocketMQ的前世今生
  • Apache顶级项目(TLP) 之路
  • 源码结构
  • 不断迭代的代码



10、NameServer源码解析

本篇分析了NameServer模块的源码，NameServer是--个功能重要但是代码量不大的模块，所以选择这个模块入手，比较容易理解。我们在分析源码时，认真读懂一个模块后就可以对作者的代码风格、设计偏好等有基本的了解。

  • 模块入口代码的功能
  • NameServer的总控逻辑
  • 核心业务逻辑处理
  • 集群状态存储


11、最常用的消费类

本篇分析的是Client模块里的代码，我们在使用RocketMQ的时候，更多的是和这个模块里的代码打交道。本章重点分析了DefaultMQPushConsumerImpl类，然后分析了Consumer的并发处理过程，最后分析了客户端Class统一的底层通信类MQClientInstance。

  • 整体流程
  • 消息的并发处理.
  • 生产者，消费者的底层类


12、主从同步机制

本篇分析了Master和Slave角色的Broker之间同步信息功能的实现。需要同步的信息分为两种类型，实现方式各不相同：一种是元数据信息，采用基于Netty的command方式来同步消息;另一种是commitLog信息，同步方式是直接基于JavaNIO来实现。

  • 同步属性信息
  • 同步消息体
  • sync_ master 和async_master


13、基于Netty的通信实现

本篇介绍了RocketMQ底层通信的实现机制，由于它是基于Netty来实现的，所以首先介绍了Netty的基础知识。Netty被用在很多开源软件的底层通信部分，RocketMQ以Netty为基础，还实现了-种机制，把通信功能和消息处理功能分离，不同类型的通信内容被抽象成发送带有对应类型代码的Command，同时根据类型代码查找对应的Processor和Executor来执行，结构非常清晰，为我们自己实现网络通信程序提供了参考。

  • Netty介绍
  • Netty架构总览
  • Netty 用法示例
  • RocketMQ基于Netty的通信



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