定时回查线程会定时扫描（默认每分钟）每个存储事务状态的表格文件， 遍历存储事 务状态的表格记录 如果是已经提交或者回滚的消息调过过， 如果是 prepared 状态的如果消息小于事务回查至少间隔时间（默认是一分钟）跳出终 止遍历 调 transactionCheckExecuter.gotocheck 方法向 producer 回查事物状态， 根据 group 随机选择一台 producer 属性是否为 true，lock 属性是否过期，如果为 false 或者过期， 放到本地线程稍后锁定在消费。 如果 lock 为 true 且没有过期，开始消费消息 计算任务执行的时间如果大于一分钟且线程数小于队列数情况下，将 processqueue， messagequeue 重新构建 ConsumeRequest 加到线程池 10ms 后在消费，这样防止个别队列被 饿死 获取客户端的消费批次个数，默认一批次为一条 六：索引服务 6.1 索引结构 IndexFile 存储具体消息索引的文件，文件的内容结构如图： 索引文件由索引文件头 IndexHeader, 槽位 Slot 和消息的索引内容三部分构成 IndexHeader: 索引文件头信息 40 个字节的数据组成 beginTimestamp 8 位 long 类型，索引文件构建第一个索引的消息落在 broker 的时间

时处理挤压的消息。 2. 消费队列负载算法与重平衡机制 那集群模式下，消费者是如何来分配消息的呢？ 例如上面实例中 order_topic 有 16 个队列，那一个拥有 3 个消费者的消费组如何来分 配队列中。 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。 13 > 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 在 MQ 领域有一个不成文的约定：同一个消费者同一时间可以分配多个队列，但一个 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。 1.3 实战：RocketMQ 学习环境搭建指南篇 < 28 1.3 实战：RocketMQ 学习环境搭建指南 篇 本文主要分如下几个部分展开：  Linux 服务器安装 RocketMQ、RocketMQ-Console  IDEA 中搭建可调试环境 一、Linux 安装 RocketMQ、RocketMQ-Console 40%，则建议从从服务器拉取。但如果 slaveReadEnable 为 false，表 示从服务器不可读，从服务器也不会接管消息拉取。 问：当消息消费者向从服务器拉取消息后，会一直从从服务器拉取？ 答：不是的。分如下情况： 1. 如果从服务器的 slaveReadEnable 设置为 false，则下次拉取，从主服务器拉取。 2. 如果从服务器允许读取并且从服务器积压的消息未超过其物理内存的 40%，下次拉取

在我们看来，它最大的创新点在于能够通过精巧的横向、纵向扩展，不断满足与日俱增的海量消息在 吞吐、高可靠、低延迟方面的要求。 目前RocketMQ主要由NameServer、Broker、Producer以及Consumer四部分构成，如下图所示。 原文链接：Apache RocketMQ 介绍 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。 RocketMQ支持定时消息 ● RocketMQ支持分布式事务消息 ● RocketMQ支持根据消息标识或内容查询。 ● RocketMQ支持按照时间来回溯消息，精度毫秒，例如从一天之前的某时某分某秒开始重新消费消 原文链接：Apache RocketMQ 介绍 。 其他消息中间件 RabbitMQ是AMQP规范的参考实现，AMQP是一个线路层协议，面面俱到，很系统，也稍显复杂。 前R

999% 1.4万亿 在线熔断机制 ①消息服务器 ②消息服务器 ③消息服务器 ④消息服务器 应用 规则 1. 最多只能隔离 30%的机器。 2. 响应时间过长， 开始隔离1分钟 3. 调用抛异常隔 离1分钟 4. 如果隔离的服 务器超过30%， 则有部分调用 会进入隔离列 表中最早隔离 的机器 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制

999% 1.4万亿 在线熔断机制 ①消息服务器 ②消息服务器 ③消息服务器 ④消息服务器 应用 规则 1. 最多只能隔离 30%的机器。 2. 响应时间过长， 开始隔离1分钟 3. 调用抛异常隔 离1分钟 4. 如果隔离的服 务器超过30%， 则有部分调用 会进入隔离列 表中最早隔离 的机器 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制