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RocketMQ分布式事务解决方案：事务消息与Saga模式结合 本文深入探讨了分布式系统中数据一致性的挑战，提出了结合RocketMQ事务消息和Saga模式的终极解决方案。文章首先分析了传统ACID特性在分布式环境中的实现难题，对比了2PC、TCC等常见分布式事务模式的优缺点。然后详细解析了RocketMQ事务消息的核心机制，包括半消息、事务状态回查等关键特性，并通过流程图和代码示例展示了实现方式
大模型备案是大型AI模型在公开发布和商业化前，需通过国家互联网信息办公室（网信办）等监管机构的审批程序。该制度旨在规范生成式人工智能服务，确保技术发展与应用的安全、可靠，为公众提供优质智能服务，并为AI产业的可持续发展提供基础。
RocketMQ 5.x版本在集群架构上实现了重大突破，通过三大核心特性提升分布式消息系统的健壮性：Dledger基于Raft协议实现强一致性保障，解决节点故障和网络问题；Controller机制将选举与存储分离，优化性能和资源利用；BrokerContainer支持容器化运行，实现多实例资源复用。这些改进使RocketMQ能够更好地满足云原生环境需求，在保证高性能的同时提供多样化高可用方案，适应
本文摘要：RocketMQ消息可靠性保障方案主要包括三方面：生产者端采用自动重试+最终一致机制，通过配置retryTimesWhenSendFailed等参数实现消息可靠投递；Broker端通过同步刷盘(SYNC_FLUSH)和同步复制(SYNC_MASTER)配置确保消息持久化与高可用；消费者端需实现手动ACK确认与业务逻辑幂等性处理。此外，文章还详细分析了顺序消息、延迟队列、事务消息的实现原理
每一个 Agent 可以通过订阅某个能描述自身能力的 Topic 来实现绑定关系，具备注册和被发现的能力，上层 Agent（如 Supervisor Agent）可通过能力关键词（如“数据分析”“内容生成”）动态发现并使用合适的 Topic 来异步驱动下游的 Agent，在任务编排过程中，Supervisor Agent 能够像调用函数一样选择 Topic，实现基于语义理解的动态路由决策。然而，在
RocketMQ Consumer 源码解析摘要（137字） RocketMQ Consumer 核心流程包括：1) 消息拉取采用长轮询Pull模式，通过PullMessageService实现伪推送；2) 消息消费支持并发（MessageListenerConcurrently）和顺序（MessageListenerOrderly）两种模式，后者通过ReentrantLock保证单线程处理；3)
最近在做大模型的项目，算法部门提供的文档解析接口， 并发度为1， 业务这边需要在ai问答和上传文档时进行解析和向量化，文档解析只能单线程跑，问答的文档解析需要高优先级处理。采用 rocketmq 做文档上传和解析的解耦（项目背景在，无法用其它 mq 替换）。
本文基于微信小程序场景，提出了一套完整的分布式架构解决方案。通过RocketMQ实现"扫码下单-免密支付-柜机开门"全链路异步处理，重点解决了以下问题：1)采用同步响应+异步执行模式，保障小程序端用户体验；2)通过事务消息确保支付授权与扣款的一致性；3)利用MQTT协议实现柜机指令的可靠下发；4)全链路幂等设计防止重复操作。系统包含订单创建、支付授权、柜机控制等核心模块，并针对
摘要：本文实现了一个客户绑定数据推送系统，采用增量同步机制，包含以下核心功能：1）业务层通过CrmBindCustomerPushService进行数据查询、签名推送及日志记录；2）MessageRetryHandler实现分级重试机制(10次/2h)，失败消息存入数据库；3）RocketMQ延迟队列处理异步重试；4）定时任务触发同步流程。系统采用RSA签名保障数据安全，并通过状态日志跟踪同步进度
saveToEs做了异常处理，是因为高版本的es会出现返回结果无法解析的问题，虽然更新成功了但一直报错导致消息无法成功消费（实际上已经消费了），这里取巧不让它报错。如果出现jvm问题，是因为rocketmq和java版本冲突，可以把java降至Java8。去logs/example/example.log查看是否报错，启动成功会有日志。rocketmq配置和es配置，canal没有配置。流程较长，
切换到rocketmq的安装目录下的conf目录，vim broker.conf。namesrvAddr=你自己的阿里云服务器的公网IP:9876。brokerIP1=你自己的阿里云服务器的公网IP。祝你启动成功，遨游在rocketmq的知识海洋中。需要注意的是：一定不要有拼写错误，不容易排查。添加如下两行，即可解决问题。一起努力，共同进步。
摘要：本文介绍了如何将Jira项目管理工具与DeepSeek大语言模型结合，构建从需求创建到任务分配的智能化流程。针对项目管理中的需求模糊、任务拆分复杂等痛点，文章详细展示了四大核心场景的智能话术生成方案：1)将模糊需求转化为结构化用户故事；2)智能拆解用户故事为具体任务；3)提供任务分配建议；4)生成Jira创建指令。
政务系统国产化是一项系统性工程，需要从芯片、操作系统、数据库到应用软件的全面技术栈重构。本文提出的技术路径已在多个省级政务云项目中成功实践，证明国产技术栈完全具备支撑核心政务系统的能力。
RocketMQ Connect是Apache RocketMQ生态中的数据集成组件，用于在消息队列与外部系统间构建可靠的数据管道。它支持Source和Sink两种连接器模式，可无缝对接MySQL、Elasticsearch等数据源，实现免代码开发的数据同步。核心架构包含Connect Worker、Connector、Task等组件，支持分布式部署和水平扩展，通过REST API管理任务。系统提
目前以“事件驱动”构建的数字化商业生态才刚起步，未来 EventBridge 将围绕事件这一抽象层次实现更强大的能力，比如事件的全链路可观测、事件分析计算、低代码开发等特性，帮助企业全面落地云时代的“事件驱动”架构。
摘要：解决RocketMQ broker连接问题的方法是在broker.conf配置文件中明确指定brokerIP1和namesrvAddr参数。具体配置包括设置brokerIP1为指定IP地址（xxx.xxx.xxx.xxx）和namesrvAddr为NameServer地址及端口（xxx.xxx.xxx.xxx:9876）。配置完成后需重启服务使更改生效。该方法通过明确网络地址配置，解决了因网
RocketMQ集群模式对比：单Master vs 主从架构 摘要： 本文对比RocketMQ两种核心集群部署模式。单Master模式仅部署一个Broker节点，配置简单、性能高但存在单点故障风险，适合开发测试环境。主从架构通过Master-Slave复制实现高可用，支持同步/异步两种复制方式：同步双写保证零丢失但性能较低，异步复制性能更好但可能丢数据。文中包含配置示例、架构图及代码片段，并指出主
摘要 本文介绍了技师上钟系统中WebSocket集群和RocketMQ定时任务的技术实现方案。系统采用基于Redis和RocketMQ的WebSocket集群架构，通过多节点维护会话连接，结合消息广播实现实时通知。关键技术点包括：1) WebSocket配置注册多个处理器；2) 集群实现通过本地会话检查和Redis全局存储；3) 心跳检测机制保持连接活跃；4) RocketMQ处理定时任务。该方案
RocketMQ新手常见问题排查指南：服务端启动失败与客户端连接超时解决方案 本文针对RocketMQ新手最常遇到的两大类问题提供详细解决方案： 服务端启动失败问题 NameServer OOM问题：通过修改runserver.sh降低JVM内存配置（从8GB调整为512MB） Broker无法创建Topic：在broker.conf中设置autoCreateTopicEnable=true Br
- 在原黑马点评基础上，新增以下功能：- 完善用户退出登录- 利用RocketMQ实现异步秒杀- 利用ElasticSearch实现店铺按距离搜索，并解决深度分页性能问题
RocketMQ 5.x 引入 Controller 模式后，元数据管理基于 DLedger（Raft）实现强一致写入，但在实际实现中，appendToDLedgerAndWait 返回成功并不意味着状态机已完成 apply。本文从 Raft commit / apply 语义出发，结合 Controller 在重启与选主场景下的行为，分析其一致性边界，并解释 RocketMQ 选择“写强读弱”的
变量内存地址，V表示旧的预期值，A表示准备设置的新值，B表示执行 CAS 操作的时候，只有当V=A时，才会去用B去更新V的值，否则不会执行更新操作。CAS 是一条 CPU 的原子指令（cmpxchg），不会造成数据不一致的问题。Java 的 Unsafe 提供的 CAS 操作（）底层实现即为CPU指令cmpxchg。
openEuler+RocketMQ集群搭建
本文系统梳理Java开发中最关键的8大中间件组件，包括Redis缓存、RocketMQ消息队列、Elasticsearch搜索引擎、Nacos配置中心、Sentinel流量控制、Seata分布式事务等。每个组件都提供三位一体的学习内容：快速入门示例帮助立即上手、生产级配置确保项目可用性、常见问题解决方案应对实际挑战。通过明确的30天学习计划和真实业务场景的代码案例，帮助Java开发者快速掌握企业级
RocketMQ支持多种操作系统，包括但不限于以下系统：Linux：RocketMQ在Linux系统上有最好的兼容性和性能表现，推荐使用Linux系统进行部署和运行。CentOS：RocketMQ可以在CentOS 6及以上版本上进行安装和运行。CentOS是一种基于Red Hat Enterprise Linux(RHEL)源代码构建的开源操作系统，广泛用于服务器环境Ubuntu：...
RocketMQ与SkyWalking分布式追踪整合指南 本文详细介绍了如何利用Apache SkyWalking实现RocketMQ消息流转的链路追踪。主要内容包括： 分布式追踪原理：解释了Trace ID和Span ID在跨服务调用中的关键作用 SkyWalking特性：介绍了其链路追踪、服务网格监控、指标分析等核心功能 整合机制：阐述了SkyWalking Agent如何通过注入追踪上下文实
问题解决方案关键技术消息重复处理Redis 去重机制死连接内存泄漏心跳检测 + 连接清理消息丢失RocketMQ 持久化 + 重试消息持久化 + 自动重试高并发性能异步处理 + Redis 缓存AI 响应阻塞独立线程池幂等性设计：消息去重保证幂等性资源管理：及时清理无效连接，避免内存泄漏可靠性保障：多重保障机制，确保消息不丢失性能优化：异步处理 + 缓存，提升系统性能错误隔离：独立线程池，避免相互
摘要 本文系统讲解基于RocketMQ构建异地多活架构的核心技术与实践方案。首先分析传统单机房架构的局限性，提出异地多活对业务连续性的重要性。重点剖析RocketMQ三种跨地域消息同步机制：双写模式的简单性与风险、基于Dledger的异步复制推荐方案，以及灵活可控的消息中继模式。通过Mermaid架构图、配置示例和Java代码实现，详细说明各方案的适用场景与关键技术点。文章还包含故障恢复指标、性能
本文介绍了如何将RocketMQ与Elasticsearch整合构建高效的日志收集与检索系统。系统采用分层架构设计，通过RocketMQ作为消息中间件实现日志的高效传输，Elasticsearch提供强大的存储和检索能力。文章详细阐述了架构设计思想、核心组件实现、数据流处理流程以及性能优化策略，并提供了代码示例和Mermaid图表说明。这种整合方案能够满足现代分布式系统对海量日志的高吞吐量、低延迟
文章摘要 本文深入解析Apache RocketMQ的消息回溯功能，介绍如何重新消费历史消息。主要内容包括： 业务场景：解决逻辑修复、新业务接入历史数据、灾难恢复等需求 存储基础：CommitLog物理存储和ConsumeQueue逻辑队列的协同机制 三种回溯方式： 按时间回溯（最常用），通过二分查找定位消息 按消费位点回溯（精准控制） 按起始策略回溯（CONSUME_FROM_LAST_OFFS
本文将为您介绍 Apache RocketMQ 全新推出的轻量级通信模型 LiteTopic，如何在 AI 应用场景中有效简化系统架构、提升稳定性与可靠性，并结合 A2A（Agent-to-Agent）协议与阿里巴巴 AgentScope 框架的生产实践案例，深入剖析面向智能体通信的落地实践与技术实现。
本文介绍阿里云专家如何基于Apache RocketMQ新特性构建异步化Multi-Agent系统，重点探讨了语义化Topic和Lite-Topic两大创新特性，解决了Agent间异步通信、能力发现和任务闭环等关键问题。通过实际案例展示了如何利用RocketMQ实现高效的任务调度、结果反馈和多轮决策，为构建可靠可控的智能体协作系统提供了技术路径，适合大模型开发者参考学习。
SpringBoot与RocketMQ整合，实现分布式场景下的订单超时自动取消功能
分布式中间件是现代分布式系统中不可或缺的组件之一，它扮演着连接和协调各个节点的桥梁角色。本文介绍了分布式中间件的核心原理和RocketMQ的最佳实践，希望读者可以通过本文更好地理解和应用分布式中间件。当然，分布式系统是一个复杂的领域，本文只是简单介绍了其中的一部分，读者还需要深入学习和实践。
众所周知RocketMQ消息队列一直是由阿里云作为此技术的天花板，消息队列RocketMQ版（原名开放消息服务，简称ONS）是阿里云基于Apache RocketMQ构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。今天小编就给大家分享一份号称是阿里云大佬分享的《RocketMQ分布式消息中间件手册》希望能对正在学习这个技术的小伙伴有到帮助!
【代码】RocketMQ学习笔记：秒杀+分布式锁 Redis RocketMQ SpringBoot。
vLLM是伯克利开源的高效大模型推理框架，通过PagedAttention分页机制和连续批处理技术显著提升推理性能，支持主流大模型在端侧和云端部署。该框架安装简便，提供Python SDK和REST API，核心API包括LLM类（推理引擎）和SamplingParams（采样控制）。实战案例展示了如何构建求职咨询对话系统和批量岗位描述生成工具，适用于应届生导航网站等场景。vLLM通过优化显存管理
本文介绍了分布式消息队列RocketMQ的核心概念与架构。RocketMQ由阿里巴巴开源，具备高吞吐、低延迟、高可用等特点，广泛应用于电商、金融等领域。文章解析了其四大核心组件：NameServer（注册中心）、Broker（消息服务器）、Producer（生产者）和Consumer（消费者），并详细说明了Topic、MessageQueue、Tag等核心概念。通过Mermaid架构图展示了Roc
linux打包过关记---关于涉及rocktmq的打包安装rocktmq,要先安装librocktmq安装完librocketmq即使py文件已经能正确执行，打包时还报错OSError: librocketmq.so: cannot open shared object file: No such file or directory安装完librocketmq即使py文件已经能正确执行，打包时还报
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