CORBA Notification 规范中，无此消费方式。 在 JMS 规范中，JMS point-to-point model 不乀类似，但是 RocketMQ 的集群消费功能大等亍 PTP 模型。 因为 RocketMQ 单个 Consumer Group 内的消费者类似亍 PTP，但是一个 Topic/Queue 可以被多个 Consumer Group 消费。  顺序消息 TOPIC_A TOPIC_B 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 (2). 读一条消息，会兇读 Consume Queue，再读 Commit Log，增加了开销。 (3). 要保证 Commit Log 不 Consume Queue 完全的一致，增加了编程的复杂度。 以上缺点如何克服： (1). 随机读，尽可能让读命中 PAGECACHE，减少 IO 读操作，所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多， 读数据要访问磁盘会丌会由亍随机读导致系统性能急剧下降，答案是否定的。

如何实现刷盘（可以类比一下数据库方面的刷盘、redo、undo 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 版本后引入了多副本机制，即一个复制组（m-s）可以演变为基 于 raft 协议的复制组，复制组内部使用 raft 协议保证 broker 节点数据的强一致性，该部署 架构在金融行业用的比较多。 二、消息订阅模型 在 RocketMQ 的消息消费模式采用的是发布与订阅模式。 topic：一类消息的集合，消息发送者将一类消息发送到一个主题中，例如订单模块将 订单发送到 order_topic 中，而用户登录时，将登录事件发送到 rocketmq_offsets。 4. 消费模型 RocketMQ 提供了并发消费、顺序消费两种消费模型。 并发消费：对一个队列中消息，每一个消费者内部都会创建一个线程池，对队列中的消 息多线程处理，即偏移量大的消息比偏移量小的消息有可能先消费。 顺序消费：在某一项场景，例如 MySQL binlog 场景，需要消息按顺序进行消费。在 RocketMQ 中提供了基于队列的顺序消费模型，即尽管一个消费组中的消费者会创建一个

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 1 Consumer Producer B Consumer 1 Consumer 2 MessageQueue1 MessageQueue2 MessageQueue1 MessageQueue2 部署模型 组件细节 Broker Netty RemotingServer Netty Remoting Client NameServer All Info In Memory except KV

可观测性能力云原生化，OpenTelemetry 标准化 • Kubernetes 一键式部署扩容交付 W r i t e h e r e S o m e t h i n g Ab o u t 全新 POP 消费模型 服务端负载均衡  消除 Consumer 与 Queue 的 Binding 关 系，一个 Queue 可以由多个消费者消费  无 rebalance ，降低消费延迟概率  集群中某些消费端假死不影响整体消费进度

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 。这些都是传统消息系统无法比拟的。

组成一个逻辑上连续的队 列 d) 加载事物模块 e) 加载存储检查点 加载${user.home} \store\checkpoint 这个文件存储了 3 个 long 类型的值来记录存储 模型最终一致的时间点，这个 3 个 long 的值为 physicMsgTimestamp 为 commitLog 最后刷盘的时间 logicMsgTimestamp 为 consumeQueue 最终刷盘的时间