列的重新分配，即消费队列重平衡机制。 在 RocketMQ 客户端中会每隔 20s 去查询当前 topic 的所有队列、消费者的个数，运 用队列负载算法进行重新分配，然后与上一次的分配结果进行对比，如果发生了变化，则进 行队列重新分配；如果没有发生变化，则忽略。 例如采取的分配算法如下图所示，现在增加一个消费者 c3，那队列的分布情况是怎样 的呢？ 根据新的分配算法，其队列最终的情况如下： c0：q0 q1 q2 q3 从上述的路由注册、剔除机制来看，当一台 Broker 服务器宕机，消息发送者感知路由 信息发生变化需要的时间是多长呢？ 分如下两种情况分别讨论：  NameServer 与 Broker 服务器 TCP 连接断开，此时 NameServer 能立即感知路由 信息变化，将其从路由表中移除，从而消息发送端应该在 30s 左右就能感知路由发送 变化，在此 30s 内在发送端会出现消息发送失败,但结合发送规避机制，并不会对发送 TCP 连接未断开，但 Broker 已无法提供服 务(例如假死)，此时 NameServer 需要 120s 才能感知 Broker 宕机，此时消息发送 端最多需要 150s 才能感知其路由信息的变化。 但问题来了，为什么在生产实际过程中一台 Broker 由于内存故障重启,10 分钟后重启 成功后业务才恢复，即业务才真正感知 Broker 宕机呢？ 既然出现了，我们就需要对其进行分析，给出解决方案，避免不会在生产环境出现同类

- 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 2016双11 用户请求 交易 交易 易 用户请求 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 Apache RocketMQ 未来展望 m w a l i b a b a - i n c . c o m 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 多副本高可靠 1.4万亿 RocketMQ 多副本高可靠 ZK provides: • Maintain persistent 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 Apache RocketMQ 未来展望 m w a l i b a b a - i n c . c o m 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 多副本高可靠 Messaging&Streaming Platform Database changes Log events

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com/amazon-linux-2/ [ec2-user@ip-10-0-6-235 ~]$ 4. 登录到 Nameserver 或者 Broker Node 之后，您就可以使用 Apache RocketMQ 自带的命令行工具进行操作。

非长轮询，拉消息超时时间， 单位毫秒 messageModel BROADCASTING 消息模型，支持以下两种 1、集群消费 2、广播消费 messageQueueListener 监听队列变化 offsetStore 消费进度存储 registerTopics [] 注册的 topic 集合 allocateMessageQueueStrategy Alloca