Low Latency Messaging 在消息丌堆积情冴下，消息到达 Broker 后，能立刻到达 Consumer。 RocketMQ 使用长轮询 Pull 方式，可保证消息非常实时，消息实时性丌低亍 Push。 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 7 4.8 At least Once 是挃每个消息必须投递一次 RocketMQ Producer Producer Consumer Consumer Consumer 图表 5-1 RocketMQ 是什么  是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。  Producer、Consumer、队列都可以分布式。  Producer 吐一些队列轮流収送消息，队列集合称为 Topic，Consumer 如果做广播消费，则一个 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 11 队列集合。  能够保证严格的消息顺序  提供丰富的消息拉叏模式  高效的订阅者水平扩展能力  实时的消息订阅机制  亿级消息堆积能力  较少的依赖 5.2 RocketMQ 物理部署结构 Name Server集群 Broker Master1 Broker Master2

调底层通信层向 broker 发送拉消息请求 如果 master 压力过大，会建议去 slave 拉取消息 如果是到 broker 拉取消息清楚实时提交标记位，因为 slave 不允许实时提交消费进 度，可以定时提交 //TODO 关于 master 拉消息实时提交指的是什么？ 10. 拉到消息后回调 PullCallback 处理 broker 返回结果 pullResult 更新从哪个 setFlushDiskType 来指定刷盘策略， 同步，producer 发送消息到 broker 保证消息持久化到磁盘在返回 异步, 通过 FlushRealTimeService 服务异步实时刷盘 1 秒钟刷一次，至少刷 4 页 六：索引服务 6

久化 度等特性非常赞赏。但不幸的是，Kafka不能满足他们的要求，特别是在低延迟和高可靠性方面。在 种情况下，阿里巴巴决定发明一个新的消息传递引擎来处理更广泛的用例集，从传统的发布/订阅方 到大批量实时零损失容忍交易系统。 里程碑 2012年，阿里巴巴开始开发RocketMQ，经历了数次双11核心交易链路检验。 2016年11月11日，RocketMQ又一次在阿里巴巴全球购物节上处理了1.2万亿个并发在线消息传输， 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10,000TPS到目前已经超过50

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 Sta r: 1 .7w C on tributor: 50 0 + RocketMQ 发展历程 W r i t e h e r e S 基础设施支持，降低成本 轻量级SDK： • 全面支持云原生通信标准 gRPC 协议 • 无状态 Pop 消费模式，多语言友好，易集成 从业务走向数据： • 事件流场景支撑 • 面向 SQL 的轻量级实时计算引擎 可分可合的存储计算分离： • Broker 升级为真正的无状态服务节点，无 binding • Broker和Store节点分离部署、独立扩缩 • 可分可合，适应多种业务场景，降低运维负担

computing storage separating architecture� 典型应⽤用场景 ⾦金金融交易易 电⼦子商务 智能制造 分布式事务 异步解耦 IoT/IIoT 决策分析 实时计算 概念模型 Broker A Producer A Topic A Broker B Topic B ConsumerGroupA ConsumerGroupB Consumer

但可能会由于出现一个超过 200ms 的追加时间，导致排队中的任务等待时间超过了 200 ms，则此时会触发 broker 端的快速失败，让请求快速失败，便于客户端快速重试。但是 这种请求并不是实时的，而是每隔 10s 检查一遍。 值得注意的是，一旦出现 TIMEOUT_CLEAN_QUEUE，可能在一个点会有多个这 样的错误信息，具体多少与当前积压在待发送队列中的个数有关。 关于 [T