大促场景系统稳定性保障实践经验总结
11月11日0点刚过26秒，天猫双11的订单创建峰值就达到58.3万笔/秒，阿里云又一次扛住全球最大规模流量洪峰！58.3万笔/秒，这一数字是2009年第一次天猫双11的1457倍。
深度解读 RocketMQ 存储机制
RocketMQ 实现了灵活的多分区和多副本机制，有效的避免了集群内单点故障对于整体服务可用性的影响。存储机制和高可用策略是 RocketMQ 稳定性的核心，社区上关于 RocketMQ 目前存储实现的分析与讨论一直是一个热议的话题。本文想从一个不一样的视角，着重于作者眼中的这种存储实现是在解决哪些复杂的问题，因此我从本文最初的版本中删去了冗杂的代码细节分析，由浅入深的分析存储机制的缺陷与优化方向。
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。
RocketMQ延迟消息的代码实战及原理分析
在RocketMQ中，支持延迟消息，但是不支持任意时间精度的延迟消息，只支持特定级别的延迟消息。如果要支持任意时间精度，不能避免在Broker层面做消息排序，再涉及到持久化的考量，那么消息排序就不可避免产生巨大的性能开销。