....................................................................................... 24 7.10 单队列幵行消费 ............................................................................................. C2: 4 c3~C6: 3 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 25 7.10 单队列并行消费 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 单队列幵行消费采用滑劢窗口方式幵行消费，如图所示，3~7 的消息在一个滑劢窗口区间，可以有多个线程幵行消 费，但是每次提交的 Offset 都是最小 Offset，例如 consumeThreadMin 10 消费线程池数量 consumeThreadMax 20 消费线程池数量 consumeConcurrentlyMaxSpan 2000 单队列并行消费允许的最大跨度 pullThresholdForQueue 1000 拉消息本地队列缓存消息最大数 pullInterval 0 拉消息间隔，由于是长轮询，所以 为 0，但是如果应用为了流控，也

的路由信息只包含在其中一台 Broker 服务器上，这是为什么呢？ 期望值：为了消息发送的高可用，希望新创建的 Topic 在集群中的每台 Broker 上创 建对应的队列，避免 Broker 的单节点故障。 现象截图如下： Broker 集群信息 自动创建的 topicTest5 的路由信息： topicTest5 只在 broker-a 服务器上创建了队列，并没有在 broker-b 服务器自身比较忙的时候，快速失败，并且在接下来的一段时间 内会规避该 Broker，这样该 Broker 恢复提供了时间保证，Broker 本身的架构是支持分布 式水平扩容的，增加 Topic 的队列数，降低单台 Broker 服务器的负载，从而避免出现 PageCache。 温馨提示：在 Broker 扩容时候，可以复制集群中任意一台 Broker 服务下${ROCKE TMQ_HOME}/store/config/topics 机制，故消息的写入是接近直接 操作内存，性能能得到保证。  消息进入到堆外内存后，后台会启动一个线程，一批一批将消息提交到 pagecache， 即写消息时对 pagecache 的写操作由单条写入变成了批量写入，降低了对 pagecache 的压力。 引入 transientStorePoolEnable 会增加数据丢失的可能性，如果 Broker JVM 进程 异 常 退 出 ，

等数据同步过程中，需要保证严格顺序 RAFT 存储支持：自动主从切换，强一致性保证 逻辑队列：秒级无损弹性扩缩，无数据复制，流量精准调度 消息与流融合索引支持 核心问题 • 消息体小且存储结构面向单 条消息，导致提升吞吐困难 • 在进行状态存储时，无 KV 语义支撑 挑战 • Commitlog 格式存储， 统一复制算法 • 不借助外部依赖，提供 状态存储能力 • 单一数据文件，支持面向流的索引及面向

恢复数据来帮我解决这些问题。 每个 ConsumeQueue 的 mapedFiles 集合中，从倒数第三个文件开始恢复(为什 么只恢复倒数三个文件，也许只是个经验值吧)，因为 consumequeue 的存储单 元是 20 字节的定长数据，所以是依次分别取了 Offset long 类型存储了 commitLog 的数据偏移量 Size int 类型存储了在 commitLog 上消息大小 tagcode