吃透 RocketMQ
本文全面介绍Apache RocketMQ分布式消息中间件的核心架构、底层原理和生产实践。首先解析RocketMQ四大核心组件（NameServer、Broker、Producer、Consumer）的职责与协作机制，重点剖析其高性能存储设计（CommitLog、ConsumeQueue、IndexFile）、刷盘策略和主从复制原理。随后详细讲解基于Dledger Raft协议的高可用集群部署方案，包含环境准备、配置优化和监控部署。
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Community Over Code 是 Apache 软件基金会（ASF）官方全球系列大会，今年，Community Over Code Asia 2026 将于 8 月 7-9 日在北京市海淀区中关村国家自主创新示范区会议中心举行，覆盖 AI、云原生、大数据、开源社区治理等热点领域。阿里云云原生应用平台团队将携手开源社区贡献者和用户们，在消息、微服务、Web 应用与框架三大领域带来 11 个议题，欢迎大家报名参加。关注阿里云云原生公众号，在本文章评论区留言回复 ASFC+你想听的议题，前 10 名参与互动的用户将获得大会三天通票一张（价值 999 元）。
rocket mq 查看消费进度,消息堆积,清除堆积数据命令
该内容是关于RocketMQ的消费进度管理和堆积数据处理的指导。首先，需进入RocketMQ的bin目录，然后使用`mqadmin consumerProgress`命令查看消费者或生产者的消费进度。`broker offset`和`consumer offset`的差值表示未消费消息。通过`resetOffsetByTime`命令可重置消费位点来清除堆积数据，未消费消息默认3天后会被丢弃。此外，`CONSUME_FROM WHERE`枚举类定义了消费起点选项，包括从最后、最开始或指定时间点消费。
分布式事务大揭秘：使用MQ实现最终一致性
本文由小米分享，介绍分布式事务中的MQ最终一致性实现，以RocketMQ为例。RocketMQ的事务消息机制包括准备消息、本地事务执行、确认/回滚消息及事务状态检查四个步骤。这种机制通过消息队列协调多系统操作，确保数据最终一致。MQ最终一致性具有系统解耦、提高可用性和灵活事务管理等优点，广泛应用于分布式系统中。文章还讨论了RocketMQ的事务消息处理流程和失败情况下的处理策略，帮助读者理解如何在实际应用中解决分布式事务问题。
