RabbitMQ集群部署
本文介绍RabbitMQ集群的部署与高可用方案，涵盖普通模式、镜像模式及仲裁队列。通过Docker搭建三节点集群，配置Erlang Cookie与节点发现机制，实现队列数据共享。针对单点故障问题，引入镜像队列（exactly、all、nodes模式）实现主从复制，并验证高可用性。最后重点介绍RabbitMQ 3.8+推荐的仲裁队列，具备自动故障转移、更强一致性等优势，是生产环境首选方案。（239字）
实战演练：三步构建高可靠多智能体应用
本方案基于阿里云ECS与RocketMQ，搭建多智能体系统，实现天气查询与行程规划。通过一键部署资源、创建Topic/Group、发布Agent应用三步，快速构建异步通信的智能体协作系统，支持终端交互与消息轨迹追踪，高效验证任务执行流程。（238字）
RocketMQ for AI：重新定义 AI 应用通信范式
RocketMQ LiteTopic 专为 AI 场景打造，支持百万级轻量队列，实现会话级私有通道与细粒度订阅。LiteConsumer 动态管理节点订阅，免依赖 Redis 与广播，简化架构。原生支持断点续传、状态恢复，保障多轮交互可靠闭环，构建高效弹性通信新模式。（238 字）
基于 RocketMQ 构建 高可靠 A2A 通信通道
A2A协议由Google于2025年发起，旨在构建跨厂商AI智能体的标准化通信机制。通过支持gRPC、JSON-RPC及RocketMQ异步通信，实现多智能体高效协同。基于RocketMQ的实现方案提供开箱即用的高可靠通信，支持任务分发、流式交互与状态查询，助力构建开放、可扩展的多智能体系统生态。（238字）
每日必会5
为确保消息不丢失，RabbitMQ提供三大机制：生产者确认、消息持久化、消费者确认。生产者通过唯一ID与返回状态判断消息是否送达；消息及队列均支持持久化存储；消费者处理完成后需返回ACK，项目中常用auto模式+重试机制保障消费成功。
应用架构图
在业务架构基础上，技术架构将需求转化为技术实现，涵盖分层设计、技术选型与关键技术关系。单体架构通常分为表现、业务、数据和基础四层；分布式架构则通过服务调用体现应用间及外部系统的逻辑与通信关系，明确边界，支撑系统集成与扩展。（239字）
电商业务
交易喵（2023.1-2023.10）：游戏账号交易平台，覆盖手游、端游、Steam等全品类，提供账号交易、回收、保险、实名认证等服务。技术栈：SpringBoot、Redis、RabbitMQ、MinIO等。负责登录、商品、审核、问答、优惠券等模块开发与优化，提升系统性能与安全性。
C 语言并发编程核心原理与实践技巧
C语言无原生线程支持，依赖POSIX pthread实现Linux多线程，并通过互斥锁、信号量解决数据竞争；在嵌入式场景中，FreeRTOS提供任务调度与实时并发机制。本文详解从基础线程创建到同步控制，再到实时系统落地的全流程，掌握高效、可控的C并发核心技术。
