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 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 RocketMQ 进程自动退出排查经验分享 78 1.8 RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 82 1.9 RocketMQ 消息发送 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 msgId 与 offsetMsgId 释疑 131 1.15 RocketMQ ACL 使用指南 141 1.16 RocketMQ 消息轨迹-设计篇 151 1.17 消息发送常见问题与解决方案 155 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。 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式 < 6 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源 社区的方式

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 2016双11 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 Request Request Request Request Request 万级请求/秒/单机 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – 并发锁的开销 ronized ØFair ØUnfair lLockSupport.unpark/park 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache真的那么快吗？ 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 lMemory access latency issues: ØDirect

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 2016双11 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 Request Request Request Request Request 万级请求/秒/单机 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – 并发锁的开销 ronized ØFair ØUnfair lLockSupport.unpark/park 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache真的那么快吗？ 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 1.4万亿 低延迟分布式存储系统 – PageCache的毛刺现象分析 lMemory access latency issues: ØDirect

中间件技术专家 • 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 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� Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 存储⽂文件 - - - - - 1G - - - - - 6M - - - - - 400M 配置和状态相关 消息存储和检索相关 存储设计 producer message(topic, queueId, tags, keys, msgBody) commitlog ConsumerOffsetManager "offsetTable":{ "TopicTest@consumer-g1":{0:0,1:21,2:0}, ... } index ⾼高效存储 Disk （commitLog/consumeQueue/indexFile） NIO MappedByteBuffer 堆外内存 零拷⻉贝 mmap(内存映射) store/ |

点，目前广泛使用于国内 外的互联网公司。针对 AMAZON WEB SERVICES 客户需要在 AMAZON WEB SERVICES 上 使用 RocketMQ 的需求，我们开发了一键部署的方案，帮助客户快速的在自己的账号 部署一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 架构 AMAZON CloudFormation 提供了一种创建和管理相关 AMAZON WEB SERVICES 环境中，另一种是 部署到已有 VPC 环 境中。使用默认参数为在新 VPC 环境中 部署以下资源。如果您选择的是将此方案部署 到已有 VPC 中，将跳过 (不创建) 带有星号（*）的组件，并提⽰ 您目前现有的配置。 按照默认 RocketMQ 的部署参数部署完成后，该方案会在用户的 AMAZON WEB SERVICES account 下部署如下的一个架构，包含两个 Nameserver Amazon EBS 存储的⼤⼩。快速⼊⻔将把副 本集启动在在不同的可用 区中。如果您选择的 AMAZON WEB SERVICES 区域 Page 5 of 18 为由光环新网运营的 AMAZON WEB SERVICES（北京）区域，因其对外 提供 2 个可用区，本解决方案将重复使用其中一个可用区来创建第三个⼦网。 部署说明 1. 此方案仅针对使用由西云数据运营的

顶级项目，RocketMQ 具有低延迟，金融级高可用以及厂商中立的特点，目前广泛使 用于国内外的互联网公司。针对亚马逊云科技客户需要在亚马逊云科技上使用 RocketMQ 的需求，我们开发了一键部署的方案，帮助客户快速的在自己的账号部署 一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 架构 Amazon CloudFormation 提供了⼀种创建和管理相关 AMAZON WEB SERVICES 部署以下资源。如果您选择的 是将此⽅案部署到已有 VPC 中，将跳过 (不创建) 带有星号（*）的组件，并提⽰ 您⽬ 前现有的配置。 按照默认 RocketMQ 的部署参数部署完成后，该方案会在用户的亚马逊云科技账户下 部署如下的一个架构，包含两个 Nameserver 互为备份，三个 Broker Instance 每个 Broker Instance 上面启动三个 Broker 本集中运⾏的 Apache RocketMQ 群集，还 可以⾃定义 Amazon EBS 存储的⼤⼩。快速⼊⻔将 把副本集启动在在不同的可⽤ 区中。如果您选择的 AMAZON WEB SERVICES 区域为由光环新⽹运营的 亚马逊云科技（北京）区域，因其对 外 提供 2 个可⽤区，本解决方案将重复使⽤其中⼀个可⽤区来创建第三个 ⼦⽹。 部署说明 1. 此⽅案仅针对使⽤由西云数据运营的

................................................................................. 12 6 RocketMQ 存储特点 ................................................................................................ ...................................................................................... 14 6.3 数据存储结构 ................................................................................................ ..................................... 14 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ II 6.4 存储目彔结构 ..............................................................................................

.......................................................................................... 29 二：消息存储 .................................................................................................. commitLog 针对事物消息的处理，消息的第 20 位开始的八位记录是的消息在逻辑队列 中的 queueoffset， 但是针对事物消息为 preparedType 和 rollbackType 的存储的是事物状态 表的索引偏移量 2.2.2 分发事物消息： 分发消息位置信息到 ConsumeQueue : 事物状态为 preparedType 和 rollbackType 的消息 中去，即不处理， 所以不会被消息 更新 transaction stable table： 如果是 prepared 消息记，通过 TransactionStateService 服 务将消息加到存储事务状态的表格 tranStateTable 的文件中；如果是 commitType 和 rollbackType 消息， 修改事物状态表格 tranStateTable 中的消息状态。 记 录

原文链接：rocketmq 服务部署 # 存储路径 storePathRootDir=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-a # commitLog 存储路径 storePathCommitLog=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-a/commitlog # 消费队列存储路径 storePath e # 消息索引存储路径 storePathIndex=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-a/index # checkpoint 文件存储路径 storeCheckpoint=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-a/checkpoint # abort 存储路径 abortF 168.166.20 # 存储路径 storePathRootDir=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-b # commitLog 存储路径 storePathCommitLog=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-b/commitlog # 消费队列存储路径 原文链接：rocketmq

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