........................... 40 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ IV 13 Producer 最佳实践 .................................................................................................. .............................................................................. 42 14 Consumer 最佳实践 .................................................................................................. 要提供一种机制，可以挄照时间维度来回退消费迕度。 RocketMQ 支持挄照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以吐前回溯，也可以吐后回溯。 4.12 消息堆积 消息中间件的主要功能是异步解耦，迓有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，返就要 求消息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情冴： (1). 消息堆积在内存 Buffer，一旦超过内存 Buffer，可以根据一定的丢弃策略来丢弃消息，如

system busy、broker busy 原因分析与解决方案坑 91 1.10 再谈 RocketMQ broker busy 104 1.11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失 115 1.13 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换实战 121 1.14 RocketMQ msgId 与 offsetMsgId 一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢？ < 68 令人意外的是，竟然从队列的最小偏移量开始消费了，这就“尴尬”了。难不成是 RocketMQ 的 Bug。带着这个疑问，从源码的角度尝试来解读该问题，并指导我们实践。 二、探究 CONSUME_FROM_MAX_OFFSET 实现原理 对于一个新的消费组，无论是集群模式还是广播模式都不会存储该消费组的消费进度， 可以理解为-1,此时就需要根据 Defau 来设置。该方法的实现要点是每隔 10s，检测一次，如果检测到 PageCache 繁忙，并且发送队列中还有排队的任务，则直 接不再等待，直接抛出系统繁忙错误，使正在排队的线程快速失败，结束等待。 四、实践建议 经过上面的原理讲解与现象分析，消息发送时抛出 system busy、broker busy 的 原因都是 PageCache 繁忙，那是不是可以通过调整上述提到的某些参数来避免抛出错误

4.2 ReadSocketService 读取 slave 通过 HAClient 向 master 返回同步 commitLog 的物理偏移量 phyOffset 值 通知前端线程，如果是同步复制的话通知是否复制成功 Slave 通过 HAClient 建立与 master 的连接， 来定时汇报 slave 最大物理 offset，默认 5 秒汇报一次也代表了跟

息订阅机制，满足大多数消费场景。 特点 ● RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步复制，异步复制。具有高可靠性。不会因为操作系 的崩溃而导致数据丢失。 ● RocketMQ经过一系列的实践和优化，处理速度从最初的10,000TPS到目前已经超过50,000TPS。 纯比较TPS的话虽然还不如Kafka的百万级别，但在支持事务的消息中间件来说已经是非常优秀了。 ● RocketMQ采

1. From Alibaba to Apache: RocketMQ’s Past, Present, and Future. 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