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 1.2 生产环境中，autoCreateTopicEnable 为什么不能设置为 true 18 1.3 实战：RocketMQ 学习环境搭建指南篇 28 1.4 RocketMQ HA 核心工作机制 39 1.5 踩坑记：rocketmq-console 消费 TPS 为 0，但消息积压数却在降低是个什么 “鬼” 49 1.6 RocketMQ 一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢？ 64 do 日志）？  RocketMQ 文件存储设计理念、基于文件的 Hash 索引是怎么实现的?  定时消息、消息过滤等实现原理。  如何进行网络编程（Netty 实战）？ 下定决心后便开始了我的源码分析 RocketMQ 之旅，大概在 4 个多月的时间中连续 发表了 30 余篇文章，从 Nameserver、消息发送高可用设计、消息存储、消息消费、消 息过滤、事务消息等各个方面对

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 用户请求 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

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................................................................................. 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 ..............................................................................................

NameServer以轻量级的方式提供服务发现和路由功能，每个NameServer存有全量的路由信息，提 对等的读写服务，支持快速扩缩容。 Broker负责消息存储，以Topic为纬度支持轻量级的队列，单机可以支撑上万队列规模，支持消息推 模型，具备多副本容错机制（2副本或3副本）、强大的削峰填谷以及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 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 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 RocketMQ与Kafka对比（18项差异） ● 技术选型：RocketMQ or Kafka ● Apache Kafkaに入門した 原文链接：Apache RocketMQ 介绍 ● 解决KafKa数据存储与顺序一致性保证 ● Kafka : Ordering Guarantees ● Apache Kafka 从 0.7 到 1.0：那些年我们踩过的坑 ● Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ

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 可扩展 低延迟 高吞吐 强同步刷盘 ACK 机制 普通消息 顺序消息 延迟消息 事务消息 重试消息 死信消息 设计思想： 1.消息不丢、高可靠是架构的基础 2.时延优先，兼顾吞吐 3.收敛业务共性问题，提供丰富的业务消息类型 4.注重可运维性、弹性扩缩、流量调拨能力建设 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 © 2 0 1 7 A l i b a b a M i d RocketM Q 4.x Lin ux Op en M essa gin g 主从复制架构升级，性能提升数倍 RAFT 存储生产可用 rocketm q-con n ect 进入孵化 2021 5.0 -p rev iew 发布 性能优化、PoP 消费，多存储目录， 轻量级队列 rocketm q-strea m s 轻量级实时计算 引擎发布 5.0 消息事件流融合处理平台

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/ |

.......................................................................................... 29 二：消息存储 .................................................................................................. group）定时发送到， brokerAddrTable 集合中列出的 broker 上去 Producer 发送消息只发送到 master 的 broker 机器，在通过 broker 的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 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

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

中，您需要提前创建此安全组或者使用已有 的安全组）。 • 在私有⼦网中，一个可自定义单独运⾏或者在副本集中运⾏的 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 Page 5 of 18 为由光环新网运营的 AMAZON Configuration 24 Quick Start S3 Bucket Name QSS3BucketName aws- cnquickstart 资源所在的 S3 存储 桶。请不要 更改此选 项，除⾮您对启动脚 RocketMQ 快速部署脚本做了自 定义化并且 上传到了您自己的 桶中。 25 Quick Start S3 Key Prefix Configuration 7 Quick Start S3 Bucket Name QSS3BucketName aws- cnquickstart 资源所在的 S3 存储 桶。请不要 更改此选 项，除⾮您对启动脚 本做了自定义化并且上传到了您 自己的桶 中。 8 Quick Start S3 Key Prefix QSS3KeyPrefix