及开源技术生态构建。具有多年分布式系统、中间件 研究及工程经验。目前对分布式中间件、K8s、微服 务、物联网、Serverless 感兴趣。 推荐序 Apache RocketMQ 作为一款高吞吐，抗万亿消息堆积的云原生消息平台，目前已 经被国内 75% 以上互联网、金融等公司所采用，逐渐成为企业 IT 架构的核心基础设施。 丁威老师作为资深架构师，在分布式架构、存储方面功底深厚，目前在企业内部负责着 内部负责着 日均千亿级消息流转的 RocketMQ 集群。本书不仅由浅入深的介绍了 RocketMQ 的架 构与实现，而且包含了多年线上超大规模集群开发运维经验的总结，通过本书不仅能够掌握 分布式消息平台的设计原理，对线上疑难问题排查分析、性能调优与架构设计也大有帮助。 目录 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式 6 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 10 1 术语解释起来有点枯燥晦涩，接下来我举例来阐述。 例如我们在开发一个订单系统，其中有一个子系统：order-service-app，在该项目 中会创建一个消费组 order_consumer 来订阅 order_topic，并且基于分布式部署， order-service-app 的部署情况如下： 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 < 12 即 order-service-app

RocketMQ 未来展望 m w a l i b a b a - i n c . c o m ©2016 Alibaba Middleware Group n 历年双11消息数量变化 n 消息中间件核心链路 n 低延迟存储 n 容量保障 n 熔断机制 n 多副本高可用 10亿 百亿 千亿 5千亿+ 万亿+ 历年双11消息数量变化 2012双11 2013双11 2014双11 2015双11 发布消息峰值：数千万条/秒 订阅消息峰值：数千万条/秒 堆积消息峰值：千亿条 消息中间件核心链路 1.4万亿 万亿洪峰下有哪些问题 机器假死 IO Util，Load飙高 磁盘响应慢 消息大量堆积 网卡故障，甚至流量跑满 磁盘损坏 零点之战：发布消息SLA要求100% 慢请求开始大量增加 分布式系统雪崩 容量不足，单机热点 问题的本质： 可用性无限接近100% 可靠性无限接近100% 每条消息发布最大响应时间 不超过20ms 3. 每条消息发布平均响应时间 不超过3ms 1.4万亿 分布式慢请求带来的挑战 1.4万亿 消息中间件分布式慢请求解法 01 02 低延迟分布式存储系统 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 Java Heap Lock Page Cache Disk Request

RocketMQ 未来展望 m w a l i b a b a - i n c . c o m ©2016 Alibaba Middleware Group n 历年双11消息数量变化 n 消息中间件核心链路 n 低延迟存储 n 容量保障 n 熔断机制 n 多副本高可用 10亿 百亿 千亿 5千亿+ 万亿+ 历年双11消息数量变化 2012双11 2013双11 2014双11 2015双11 发布消息峰值：数千万条/秒 订阅消息峰值：数千万条/秒 堆积消息峰值：千亿条 消息中间件核心链路 1.4万亿 万亿洪峰下有哪些问题 机器假死 IO Util，Load飙高 磁盘响应慢 消息大量堆积 网卡故障，甚至流量跑满 磁盘损坏 零点之战：发布消息SLA要求100% 慢请求开始大量增加 分布式系统雪崩 容量不足，单机热点 问题的本质： 可用性无限接近100% 可靠性无限接近100% 每条消息发布最大响应时间 不超过20ms 3. 每条消息发布平均响应时间 不超过3ms 1.4万亿 分布式慢请求带来的挑战 1.4万亿 消息中间件分布式慢请求解法 01 02 低延迟分布式存储系统 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 Java Heap Lock Page Cache Disk Request

链滴 Apache RocketMQ 介绍 作者：boccaro 原文链接：https://ld246.com/article/1588041859812 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) Apache RocketMQ 介绍 概要 Apache RocketMQ是一个分布式消息传递和流媒体平台，具有低延迟，高性能和可靠性，万亿级容 种情况下，阿里巴巴决定发明一个新的消息传递引擎来处理更广泛的用例集，从传统的发布/订阅方 到大批量实时零损失容忍交易系统。 里程碑 2012年，阿里巴巴开始开发RocketMQ，经历了数次双11核心交易链路检验。 2016年11月11日，RocketMQ又一次在阿里巴巴全球购物节上处理了1.2万亿个并发在线消息传输， 后阿里巴巴将RocketMQ捐献给Apache Incubator。 2017年9月25日 上亿级消息堆积能力，同时可严 保证消息的有序性。除此之外，Broker还提供了同城异地容灾能力，丰富的Metrics统计以及告警机 。这些都是传统消息系统无法比拟的。 Producer由用户进行分布式部署，消息由Producer通过多种负载均衡模式发送到Broker集群，发送 延时，支持快速失败。 Consumer也由用户部署，支持PUSH和PULL两种消费模式，支持集群消费和广播消息，提供实时的

.......................................................................................... 7 2.3 分布式事物消息 .............................................................................................. ......................................................................................... 11 2.2 分布式事物消息落地 ............................................................................................ messageQueueList [userId%messageQueueList.size()] 2.3 分布式事物消息 先引入官方文档图： 分布式事物是基于二阶段提交的 1) 一阶段，向 broker 发送一条 prepared 的消息，返回消息的 offset 即消息地址 commitLog 中消息偏移量。Prepared

RocketMQ 简介 02 云原生时代的 RocketMQ 03 借力 APISIX 构建云原生接入体系 CONTENT Apache RocketMQ 简介 01 业务消息领域挑战 • 核心链路，稳定性要求高、时延敏感 • 容量峰值具有随机性，弹性要求高 • 业务场景复杂、集成要求尽可能简单 • 运维及流量调拨要求高 极简架构 高性能 金融级高可靠 打造业务消息领域首选 零依赖 multicolored stone project, designed for Taobao B2C Trading Aliw a reM Q Ap a che In cuba tin g 分布式事务消息 原生消息轨迹，AC L 支持 存储架构全面升级，RAFT 存储开源 轻量级Pull con sum er 发布 Request-Rep ly 特性支持 IPv 6 支持 © 对弹性的要求开始从物理资源变为逻辑资源 • IaaS 的多样性对应用交付部署提出了更高要求 • 可运维性、可观测性带来了更大挑战 • 多租环境带来了更高的网络及安全隔离要求 • 无限资源 vs 有限成本 • 冗长的请求链路，膨胀的技术栈 ……. 面向失败 松散耦合 基础设施解耦 极致弹性 多场景适应 低成本 高 SLA X 客户价值： X 多场景 云原生时代的挑战 云原生四要素 云原生时代的 RocketMQ

• Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 Apache RocketMQ http://rocketmq.apache.org • ⾼高性能，分布式 • ⾼高并发 • 消息堆积 • Apache顶级项⽬目 发展历史 2013� Open Source Massive accumulation Orderly messaging RocketMQ 5.0 Cloud-native, computing storage separating architecture� 典型应⽤用场景 ⾦金金融交易易 电⼦子商务 智能制造 分布式事务 异步解耦 IoT/IIoT 决策分析 实时计算 概念模型 Broker A Producer A Topic A Broker B Topic B ConsumerGroupA 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 分布式事务⾯面临的挑战 分布式事务理理论 ACID 刚性事务(强⼀一致) BASE 柔性事务(最终⼀一致) CAP Atomicity Consistency Isolation Durability

....................................................................................... 8 4.13 分布式事务 ................................................................................................ 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个 Broker 宕机戒者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方 式比较合适。  严格顺序消息 顺序消息的一种，无论正常异常情冴都能保证顺序，但是牺牲了分布式 Failover 特性，即 Broker 集群中只 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自劢切换为主避免，丌过仍然会存在几分钟的服务丌 収送消息阶段，丌允许収送重复的消息。 (2). 消费消息阶段，丌允许消费重复的消息。 只有以上两个条件都满足情冴下，才能讣为消息是“Exactly Only Once”，而要实现以上两点，在分布式系统环 境下，丌可避免要产生巨大的开销。所以 RocketMQ 为了追求高性能，幵丌保证此特性，要求在业务上迕行去重， 也就是说消费消息要做到幂等性。RocketMQ 虽然丌能严格保证丌重复，但是正常情冴下很少会出现重复収送、消

链滴 rocketmq 服务部署 作者：gitsilence 原文链接：https://ld246.com/article/1632123166220 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 摘自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/226173170 rocketmq源码构建 系统：Mac OS 12.0

InfoQ 2. Apache RocketMQ背后的设计思路与最佳实践. 云栖社区 3. 专访RocketMQ联合创始人：项目思路、技术细节和未来规划. InfoQ 4. 万亿级数据洪峰下的分布式消息引擎. 电子书节选章节 5. 捐赠Apache背后那些鲜为人知的故事. 中间件博客节选 © 2 0 1 7 A l i b a b a M i d d l e w a r e G r