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。
推荐系统基本概念和架构
阿里巴巴技术专家傲海为大家带来推荐系统基本概念和架构的介绍。内容包括什么是推荐系统和企业级推荐系统架构两部分。
Kafka不重复消费的终极秘籍！解锁幂等性、偏移量、去重神器，让你的数据流稳如老狗，告别数据混乱时代！
【8月更文挑战第24天】Apache Kafka作为一款领先的分布式流处理平台，凭借其卓越的高吞吐量与低延迟特性，在大数据处理领域中占据重要地位。然而，在利用Kafka进行数据处理时，如何有效避免重复消费成为众多开发者关注的焦点。本文深入探讨了Kafka中可能出现重复消费的原因，并提出了四种实用的解决方案：利用消息偏移量手动控制消费进度；启用幂等性生产者确保消息不被重复发送；在消费者端实施去重机制；以及借助Kafka的事务支持实现精确的一次性处理。通过这些方法，开发者可根据不同的应用场景灵活选择最适合的策略，从而保障数据处理的准确性和一致性。
Apache Flink错误处理实战手册：2年生产环境调试经验总结
本文由 Ververica 客户成功经理 Naci Simsek 撰写，基于其在多个行业 Flink 项目中的实战经验，总结了 Apache Flink 生产环境中常见的三大典型问题及其解决方案。内容涵盖 Kafka 连接器迁移导致的状态管理问题、任务槽负载不均问题以及 Kryo 序列化引发的性能陷阱，旨在帮助企业开发者避免常见误区，提升实时流处理系统的稳定性与性能。
消息队列系列4 - 原理初探之RocketMQ
RocketMQ是一个纯Java、分布式、队列模型的开源消息中间件，前身是MetaQ，是阿里参考Kafka特点研发的一个队列模型的消息中间件，后开源给apache基金会成为了apache的顶级开源项目，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。
