标签：消费 回溯 RabbitMQ 面试 消息 消息中间件 Consumer RocketMQ 堆积
1 RocketMQ是什么？
RocketMQ作为一款纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等
2RocketMQ具有的优点：
（1） 消息低延迟：
在消息不不堆积情况下，消息到达Broker后，能⽴立刻到达Consumer。RocketMQ使⽤用⻓长轮询Pull⽅方式，可保证消息⾮非常
实时，消息实时性不不低于Push。
（2） 每个消息⾄至少投递⼀一次：
RocketMQ Consumer先pull消息到本地，消费完成后，才向服务器器返回ack，如果没有消费⼀一定不不会ack消息，所以
RocketMQ可以很好的⽀支持此特性。
（3） 每个消息只消费⼀一次：
1、前提：
i. 发送消息阶段，不不允许发送重复的消息。
ii. 消费消息阶段，不不允许消费重复的消息。
2、只有以上两个条件都满⾜足情况下，才能认为消息是“Exactly Only Once”，⽽而要实现以上两点，在分布式系统环境
下，不不可避免要产⽣生巨⼤大的开销。所以RocketMQ为了了追求⾼高性能，并不不保证此特性，要求在业务上进⾏行行去重，也就是说消费
消息要做到幂等性。RocketMQ虽然不不能严格保证不不重复，但是正常情况下很少会出现重复发送、消费情况，只有⽹网络异常，
Consumer启停等异常情况下会出现消息重复。
（4）回溯消息：
a. 回溯消费是指Consumer已经消费成功的消息，由于业务上需求需要重新消费，要⽀支持此功能，Broker在向
Consumer投递成功消息后，消息仍然需要保留留。并且重新消费⼀一般是按照时间维度，例例如由于Consumer系统故障，
恢复后需要重新消费1⼩小时前的数据，那么Broker要提供⼀一种机制，可以按照时间维度来回退消费进度。
b. RocketMQ⽀支持按照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以向前回溯，也可以向后回溯。
（5）. 消息堆积：
a. 消息中间件的主要功能是异步解耦，还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，这就要求消
息中间件具有⼀一定的消息堆积能⼒力力，消息堆积分以下两种情况：
i. 消息堆积在内存Buffer，⼀一旦超过内存Buffer，可以根据⼀一定的丢弃策略略来丢弃消息，如CORBA Notification规
范中描述。适合能容忍丢弃消息的业务，这种情况消息的堆积能⼒力力主要在于内存Buffer⼤大⼩小，⽽而且消息堆积后，
性能下降不不会太⼤大，因为内存中数据多少对于对外提供的访问能⼒力力影响有限。
ii. 消息堆积到持久化存储系统中，例例如DB，KV存储，⽂文件记录形式。 当消息不不能在内存Cache命中时，要不不可
避免的访问磁盘，会产⽣生⼤大量量读IO，读IO的吞吐量量直接决定了了消息堆积后的访问能⼒力力。
b. 评估消息堆积能⼒力力主要有以下四点：
i. 消息能堆积多少条，多少字节？即消息的堆积容量量。
ii. 消息堆积后，发消息的吞吐量量⼤大⼩小，是否会受堆积影响？
iii. 消息堆积后，正常消费的Consumer是否会受影响？
iv. 消息堆积后，访问堆积在磁盘的消息时，吞吐量量有多⼤大？
（6）. 分布式事务：
1. 已知的⼏几个分布式事务规范，如XA，JTA等。其中XA规范被各⼤大数据库⼚厂商⼴广泛⽀支持，如Oracle，Mysql等。其中
XA的TM实现佼佼者如Oracle Tuxedo，在⾦金金融、电信等领域被⼴广泛应⽤用。
2. 分布式事务涉及到两阶段提交问题，在数据存储⽅方⾯面的⽅方⾯面必然需要KV存储的⽀支持，因为第⼆二阶段的提交回滚需
要修改消息状态，⼀一定涉及到根据Key去查找Message的动作。RocketMQ在第⼆二阶段绕过了了根据Key去查找Message
的问题，采⽤用第⼀一阶段发送Prepared消息时，拿到了了消息的Offset，第⼆二阶段通过Offset去访问消息，并修改状态，
Offset就是数据的地址。
3. RocketMQ这种实现事务⽅方式，没有通过KV存储做，⽽而是通过Offset⽅方式，存在⼀一个显著缺陷，即通过Offset更更改
数据，会令系统的脏⻚页过多，需要特别关注。
（7）. 定时消息：
a. 定时消息是指消息发到Broker后，不不能⽴立刻被Consumer消费，要到特定的时间点或者等待特定的时间后才能被消
费。
b. 如果要⽀支持任意的时间精度，在Broker层⾯面，必须要做消息排序，如果再涉及到持久化，那么消息排序要不不可避免
的产⽣生巨⼤大性能开销。
c. RocketMQ⽀支持定时消息，但是不不⽀支持任意时间精度，⽀支持特定的level，例例如定时5s，10s，1m等
标签：消费,回溯,RabbitMQ,面试,消息,消息中间件,Consumer,RocketMQ,堆积 来源： https://www.cnblogs.com/yang66/p/16490741.html
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