brokerAddrTable 中的值是怎么获得的， 1. 发送消息的时候指定会指定 topic，如果 producer 集合中没有会根据指定 topic 到 namesrv 获取 topic 发布信息 TopicPublishInfo，并放入本地集合 2. 定时从 namesrv 更新 topic 路由信息， Producer 与 broker 间的心跳 Producer 定时发送心跳将 定时向所有 broker 发送心跳信息，（包括订阅关系） 定时持久化 Consumer 消费进度（广播存储到本地，集群存储到 Broker） 统计信息打点 动态调整消费线程池 启动拉消息服务 PullMessageService 启动消费端负载均衡服务 RebalanceService 从 namesrv 更新 topic 路由信息

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 user_login_topic slaveReadEnable，与订阅组配置信息：which BrokerWhenConsumeSlowly、brokerId 的值，在生产环境中，可以通过 updateSub Group 命令动态改变订阅组的配置信息。 如果订阅组的配置保持默认值的话，拉取消息请求发送到从服务器后，下一次消息拉取， 无论是否开启 slaveReadEnable，下一次拉取，还是会发往主服务器。 上面的步 TMQ_HOME}/store/config/topics.json 到新 Broker 服务器指定目录，避免在新 Broker 服务器上为 Broker 创建队列，然后消息发送者、消息消费者都能动态获取 Topic 的路由信息。 与之扩容对应的，也可以通过对原有 Broker 进行升配，例如增加内存、把机械盘换成 SSD，但这种情况，通常需要重启 Broekr 服务器，没有扩容来的方便。

天猫满返 交易买卖家 BCP 交易安全 钉钉 淘客 航旅 发布消息峰值：数千万条/秒 订阅消息峰值：数千万条/秒 堆积消息峰值：千亿条 消息中间件核心链路 1.4万亿 万亿洪峰下有哪些问题 机器假死 IO Util，Load飙高 磁盘响应慢 消息大量堆积 网卡故障，甚至流量跑满 磁盘损坏 零点之战：发布消息SLA要求100% 慢请求开始大量增加 分布式系统雪崩 容量不足，单机热点 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 1. 每秒支撑千万级消息发布 2. 每条消息发布最大响应时间 不超过20ms 3. 每条消息发布平均响应时间 不超过3ms 1.4万亿 分布式慢请求带来的挑战 1.4万亿 消息中间件分布式慢请求解法 01 02 低延迟分布式存储系统 在线熔断机制，秒级隔离

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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 d l e w a r e G r o u p 2019 2020 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 Sta r: 1 .7w C on tributor: 50 0 + RocketMQ 发展历程

的无限消息堆积，高效持久化 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