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 RocketMQ 任务计算过程中，会将同一个业务类型的数据发到同一个队列 • Binlog 等数据同步过程中，需要保证严格顺序 RAFT 存储支持：自动主从切换，强一致性保证 逻辑队列：秒级无损弹性扩缩，无数据复制，流量精准调度 消息与流融合索引支持 核心问题 • 消息体小且存储结构面向单 条消息，导致提升吞吐困难 • 在进行状态存储时，无 KV 语义支撑 挑战 • Commitlog 格式存储，

1. 获取 ProcessQueue 判读是否 drop 的， drop 为 true 返回 2. 给 ProcessQueue 设置拉消息时间戳 3. 流量控制，正在消费队列中消息（未被消费的）超过阀值，稍后在执行拉消息 4. 流量控制，正在消费队列中消息的跨度超过阀值（默认 2000），稍后在消费 5. 根据 topic 获取订阅关系 6. 构建拉消息回调对象 PullBack, 从

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 问题的本质： 可用性无限接近100% 可靠性无限接近100% 可用性 >

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SwitchyOmega 插件并选择刚刚创建的 RocketMQ profile，如下图 Page 16 of 18 8. 完成了上面这步之后，浏览器就会将所有的流量通过本地的 40011 端⼝ proxy 到 Bastion Host 机器。 9. 在浏览器中输⼊部署好的任何一个 Nameserver 的私有 ip 地址加上 8080 端⼝ （http://10

SwitchyOmega 插件并选择刚刚创建的 RocketMQ profile，如下图 Page 19 of 21 8. 完成了上面这步之后，浏览器就会将所有的流量通过本地的 40011 端口 proxy 到 Bastion Host 机器。 9. 在浏览器中输入部署好的任何一个 Nameserver 的私有 ip 地址加上 8080 端 口（http://10

通过追踪源码来寻求答案，如果大家想急于答案，可以跳过问题分析，直接查看本文末尾的 问题解答部分。 通过本文的阅读，您将获得如下信息： 1. RocketMQ 消费 TPS 的收集与计算逻辑。 2. RocketMQ 监控指标的设计思路。 3. RocketMQ 主从同步，消费者从主服务器拉取还是从从服务器拉取的判断逻辑。 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。 51 > 1.5 踩坑记：rocketmq-console 消费 TPS 统计实现原理 消费 TPS 计算逻辑 首先我们还是从 tpsGroupGetNums 方法入手，探究一下 tps 的获取逻辑，然后再 探究数据的采集原理（这也是 rocketmq 监控相关）。 BrokerStatsManager#tpsGroupGetNums public double tpsGroupGetNums(final String group, final String merGroup，即消息主 题@消费组名。 要读懂 代码@2 的代码，先来看一下 rocketmq 监控指标的存储数据结构，如下图 所示： 正如上图所示：RocketMQ 使用 HashMap 来存储监 控收集的数据，其中 Key 为监控指标的类型，例如 topic 发送消息数量、topic 发送消息 大小、消费组获取消息个数等信息，每一项使用

过滤程序做过滤，过滤完成后迒回给 Consumer。 总结： 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 29 1. 使用 CPU 资源来换叏网卡流量资源 2. FilterServer 不 Broker 部署在同一台机器，数据通过本地回环通信，丌走网卡 3. 一台 Broker 部署多个 FilterServer，充分利用 CPU 资源，因为单个

互操作性，易易部署，可监控管理理 消息系统挑战 • 传统设计和实现⽅方⾯面 • 组件的微服务化，例例如存储和计算分离 • 开源软件的冲击，云服务选型⾯面临挑战 • 缺少稳定的多语⾔言类库 • Cloud AI Ops⽅方⾯面 • 容器器化部署，K8S编排 • 诸如IoT/IIoT新场景下的规模化部署能⼒力力不不⾜足 • HTTP/RESTful/JSON 灵活调⽤用，监控及运维能⼒力力不不⾜足

0.00(0,0 s) 0.00(0,0ms) 0 453367.41 -1.0000 单机部署 部署rocketmq-console可视化监控 1、git clone git@github.com:apache/rocketmq-externals.git 2、cd rocketmq-externals 3、git checkout