深度写作：深入源码理解MQ长轮询优化机制
【11月更文挑战第22天】在分布式系统中，消息队列（Message Queue, MQ）扮演着至关重要的角色。MQ不仅实现了应用间的解耦，还提供了异步消息处理、流量削峰等功能。而在MQ的众多特性中，长轮询（Long Polling）机制因其能有效提升消息处理的实时性和效率，备受关注。
被问到MQ消息已丢失，该如何处理？
在分布式系统中，消息中间件（如RabbitMQ、Kafka等）用于解耦生产者和消费者，确保数据传输的可靠性和顺序性。尽管有多种措施防止消息丢失，如消息持久化、手动确认机制和重试机制，但消息丢失仍可能发生。本文探讨了四种常见丢失场景及补救措施：1. 生产者发送消息失败；2. 消息在传输过程中丢失；3. 消息中间件内部丢失；4. 消费者未处理完消息前丢失。针对每种场景，提出了相应的解决方案，如消息重发、本地存储、日志记录、高可用配置、死信队列等，以确保系统的可靠性和稳定性。
【中间件1】在Windows下搭建RocketMQ
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一 准备工作
1 RocketMQ部署架构1
2 环境配置
二 安装RocketMQ
1 下载编译好的RocketMQ
2 解压缩并进入bin目录
3 启动name server
4 启动broker
5 MQ安装完毕
三 验证MQ是否安...
RocketMQ如何保证消息的可靠性？
消息的发送方式有哪几种？存储消息的可靠性面临哪些挑战？消费消息的确认机制是怎样的？本文通过分析消息流转的整个过程，从消息发送、消息存储和消息消费三个阶段介绍RocketMQ是如何保证消息的可靠性的。
Canal采集MySQL Binlog——数据同步方案
针对业务库MySQL Binlog日志数据进行数据同步，从MySQL到Kafka，最终实现实时（准实时）数据采集。其中Canal可以使用且推荐使用MaxWell，此篇文档只是介绍如何通过Canal打通上下游数据点。
