自顶向下学习 RocketMQ（三）：消息存储
消息在 broker 上的每个分区都是组织成一个文件列表，消费者拉取数据需要知道数据在文件中的偏移量，这个偏移量就是所谓 offset。Offset 是绝对偏移量，服务器会将 offset 转化为具体文件的相对偏移量 , 消费者消费消息队列的偏移量 , 通过 offset 找到 message
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。
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。
订单超时怎么处理？我们用这种方案
在电商业务下，许多订单超时场景都在24小时以上，对于超时精度没有那么敏感，并且有海量订单需要批处理，推荐使用基于定时任务的跑批解决方案。