本文目录一览：
消息中间件(一)MQ详解及四大MQ比较
AMQP即Advanced Message Queuing Protocol，一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同开发语言等条件的限制。
尽管消息中间件广泛应用于各种场景，但它们也伴随着挑战。一方面，它们提供了强大的灵活性和性能，支持JMS1协议的ActiveMQ能够处理万级吞吐量。然而，高可用性可能牺牲一部分系统性能，如RabbitMQ的低延迟特性，同时复杂度提升，可能导致维护成本上升，以及潜在的一致性问题。
RocketMQ是阿里开源的消息中间件，结合Kafka的优点，提供更佳的消息可靠性，广泛应用于订单、交易、充值、日志处理等业务场景。Kafka作为大数据处理的首选，主要用于流式数据处理，其高性能特性受到各种商业公司的广泛使用。总结，选择消息队列时需考虑业务场景、性能需求、数据可靠性、公司技术实力及成本预算。
RocketMQ 是阿里开源的消息中间件，纯 Java 开发，具有高性能、高可靠、高实时、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ 对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog 分发等场景。
本文将探讨RabbitMQ和RocketMQ，两款备受关注的消息中间件。首先，RabbitMQ以其在各行业广泛应用和四大优点，成为开发者必备的知识点。通过这份电子版手绘脑图，我们将逐步梳理RabbitMQ的关键知识点，包括消息发布接收流程、确认机制、死信队列、组件架构和工作模式等。
RabbitMQ最佳实践
来自rabbitmq.com：“我们的目标是让消费者饱和工作，但要最大限度地减小客户机的缓冲区大小，因此更多的消息被留在Rabbit的队列中，从而对新的消费者可用，或者发送给那些变得空闲的消者。
在编写RabbitMQ客户端代码时，应遵循最佳实践，确保消息正确发送和接收。这包括使用适当的消息确认机制、合理设置超时时间以及在处理过程中谨慎管理资源，避免因资源争用导致的消息丢失。最后，建立一个持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保在每次部署新版本时，对RabbitMQ配置和相关代码进行彻底的测试和验证。
其他技术点除了上述技术点，还包括如Zookeeper的分布式协调服务、消息中间件（如RabbitMQ、Kafka）的使用场景与实现机制、Dubbo的分布式服务框架应用、MongoDB的非关系型数据库特性、并发编程的最佳实践、以及各种开源框架（如Spring Cloud）的集成与配置等。
最佳实践表明企业应当先将大数据技术部署到您的 生产数据仓库环境中。然后构建并配置您的私有云存储解决方式。假设将 Apache Hadoop MapReduce 技术成功融合到数据仓库环境中。而且已经正确构建并执行您的私有云存储池。那么您就能够将私有云存储数据与预调度的 Hadoop MapReduce 环境集成在一起。
项目技术***用业界最流行、社区非常活跃的开源组件SpringCloudAlibaba来构建我们的交易系统，是行业第一家基于Alibaba技术的大型项目，也是SpringCloud的最佳实践之一。
实战:RocketMQ削峰,这一篇就够了
1、在实际项目中，RocketMQ的削峰技术对于减轻数据库压力非常关键。RocketMQ的核心组件如消费流程中的关键点，包括rocketmq-spring-boot-starter的集成和使用。这个框架能快速集成，但需自定义消费逻辑以支持批量消费。
2、RocketMQ的核心组件包括消费流程的关键点，以及如何通过rocketmq-spring-boot-starter快速集成。在案例中，我们以一个点赞业务为例，通过设置消息消费策略来应对高并***况，将消息量控制在数据库可承受范围内，从而实现削峰。
3、RocketMQ凭借其解耦、异步和强大的削峰能力，在高并发场景下扮演着关键角色。本文将带你深入了解在项目实战中如何巧妙利用RocketMQ，减轻数据库的负载压力，重点关注消费流程和Spring Boot集成的简化策略。
4、在流量削峰时，它作为中间“漏斗”，在下游系统处理能力不足时缓存消息，简化了复杂性。日志处理和消息通讯也是常见的应用场景，如Kafka用于海量日志处理。
5、在流量削峰和流控方面，消息队列通过缓冲和限流功能，平衡上下游处理能力的差距，避免系统瓶颈。日志处理和单纯的消息通讯也是消息队列的常见应用场景。
6、在RocketMQ中，消息重复的根本原因是网络波动导致消费者收到相同消息。为解决消息重复问题，业务端需要在消息层面实现去重，例如使用唯一标识符。消息堆积是消息队列的重要功能之一，用来削峰顶住请求洪峰，保证服务稳定性。为应对消息积压，需提高消费者的消费能力，考虑增加消费者实例、优化消费逻辑等。
