规范中描述的优兇级是挃在一个消息队列中，每条消息都有丌同的优兇级，一般用整数来描述，优兇级高的消 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级，但是可以通过发通的方式实现类似功能，即单独配置一个优兇级高的队列，和一个普通优兇级 RocketMQ 支持挄照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以吐前回溯，也可以吐后回溯。 4.12 消息堆积 消息中间件的主要功能是异步解耦，迓有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，返就要 求消息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情冴： (1). 消息堆积在内存 Buffer，一旦超过内存 Buffer，可以根据一定的丢弃策略来丢弃消息，如 CORBA Notification 定时消息是挃消息収到 Broker 后，丌能立刻被 Consumer 消费，要到特定的时间点戒者等待特定的时间后才能 被消费。 如果要支持任意的时间精度，在 Broker 局面，必须要做消息排序，如果再涉及到持丽化，那举消息排序要丌 可避免的产生巨大性能开销。 RocketMQ 支持定时消息，但是丌支持任意时间精度，支持特定的 level，例如定时 5s，10s，1m 等。 4.15 消息重试

message Receive message 先执⾏行行本地事务还是先发送消息？ 交易易型分布式事务的 RocketMQ使⽤用场景 分布式事务解决⽅方案 半消息 远程事务 特点： 1. 稳定，⽀支持⾼高并发 2. 回查机制可靠易易⽤用 3. 不不引⼊入额外的依赖 注意：回查⽅方法需要幂等 Broker 实现细节 Producer with PID TransactionListener 降低技术⻛风险 • 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

msgTreeMap 重新消费 commit: 将临时表 msgTreeMapTemp 数据清空，代表消费完成，放回最大偏移 值 (3) 这里是个 TreeMap，对 key 即消息的 offset 进行排序，这个样可以使得消息进 行顺序消费 三： 长轮询 Rocketmq 的消息是由 consumer 端主动到 broker 拉取的

RocketMQ 简介 02 云原生时代的 RocketMQ 03 借力 APISIX 构建云原生接入体系 CONTENT Apache RocketMQ 简介 01 业务消息领域挑战 • 核心链路，稳定性要求高、时延敏感 • 容量峰值具有随机性，弹性要求高 • 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