仙讯畅通无阻：探索MQ阵法的强大功能
MQ（消息队列）起源于1993年IBM推出的MQSeries，后更名为WebSphere MQ和IBM MQ。常见的MQ系统包括：IBM MQ、Apache ActiveMQ、RabbitMQ、Apache Kafka、RocketMQ和Amazon SQS。这些系统广泛应用于异步通信、系统解耦和削峰填谷等场景，确保消息的可靠传递。在修真界，MQ阵法如同神秘的传信工具，能在仙人修炼时安全传递重要信息，保障仙讯畅通无阻。
MQ四兄弟：如何保证消息可靠性
本文介绍了RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar四种消息中间件的可靠性机制。这些中间件通过以下几种方式确保消息的可靠传输：1. 消息持久化，确保消息在重启后不会丢失；2. 确认机制，保证消息从生产者到消费者都被成功处理；3. 重试机制，处理失败后的重试；4. 死信队列，处理无法消费的消息。每种中间件的具体实现略有不同，但核心思想相似，都是从生产者、中间件本身和消费者三个角度来保障消息的可靠性。
MQ四兄弟：如何保证消息顺序性
在分布式系统中，消息队列（MQ）是确保组件间高效通信的关键。RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar通过不同机制保证消息顺序性：RabbitMQ依赖单一队列和消费者模式；RocketMQ使用MessageQueueSelector；Kafka基于Partition和Key；Pulsar通过分区主题和键路由。这些系统的核心思想是将相同特征的消息发送到同一队列或分区，并按先进先出原则消费，从而确保消息顺序性。
消息队列 MQ 性能大揭秘
本文对比了RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar四款消息队列的性能。RabbitMQ的吞吐量为万级，延迟在低吞吐量时可低至微秒级；高吞吐量下延迟显著上升。RocketMQ官方宣称支持万亿级吞吐量，实际测试中可达百万级TPS，延迟为毫秒级。Kafka和Pulsar的吞吐量均为百万级，Kafka延迟低至2ms，Pulsar延迟约10ms。总体来看，Kafka在高吞吐量下表现最优，而RabbitMQ适合对速度与可靠性要求高的低吞吐量场景。
2024最全RocketMQ集群方案汇总
在研究RocketMQ集群方案时，发现网上存在诸多不一致之处，如组件包含NameServer、Broker、Proxy等。通过查阅官方文档，了解到v4.x和v5.x版本的差异。v4.x部署模式包括单主、多主、多主多从（异步复制、同步双写），而v5.x新增Local与Cluster模式，主要区别在于Broker和Proxy是否同进程部署。Local模式适合平滑升级，Cluster模式适合高可用需求。不同模式下，集群部署方案大致相同，涵盖单主、多主、多主多从等模式，以满足不同的高可用性和性能需求。
MQ四兄弟：如何实现延时消息
本文介绍了几种常见的消息队列系统（RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar）实现延时消息的方式。RabbitMQ通过死信队列或延时插件实现；RocketMQ内置延时消息支持，可通过设置`delayTimeLevel`属性实现；Kafka不直接支持延时消息，但可以通过时间戳、延时Topic、Kafka Streams等方法间接实现；Pulsar自带延时消息功能，提供`deliverAfter`和`deliverAt`两种方式。每种方案各有优劣，适用于不同的应用场景。
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。
大厂都在用的分布式事务方案，Seata+RocketMQ带你打破10万QPS瓶颈
分布式事务涉及跨多个数据库或服务的操作，确保数据一致性。本地事务通过数据库直接支持ACID特性，而分布式事务则需解决跨服务协调难、高并发压力及性能与一致性权衡等问题。常见的解决方案包括两阶段提交（2PC）、Seata提供的AT和TCC模式、以及基于消息队列的最终一致性方案。这些方法各有优劣，适用于不同业务场景，选择合适的方案需综合考虑业务需求、系统规模和技术团队能力。
本地消息表事务：10Wqps 高并发分布式事务的 终极方案，大厂架构师的 必备方案
45岁资深架构师尼恩分享了一篇关于分布式事务的文章，详细解析了如何在10Wqps高并发场景下实现分布式事务。文章从传统单体架构到微服务架构下分布式事务的需求背景出发，介绍了Seata这一开源分布式事务解决方案及其AT和TCC两种模式。随后，文章深入探讨了经典ebay本地消息表方案，以及如何使用RocketMQ消息队列替代数据库表来提高性能和可靠性。尼恩还分享了如何结合延迟消息进行事务数据的定时对账，确保最终一致性。最后，尼恩强调了高端面试中需要准备“高大上”的答案，并提供了多个技术领域的深度学习资料，帮助读者提升技术水平，顺利通过面试。