SpringBoot + RocketMQ 发送与处理消息
消息的发送方式有哪几种？存储消息的可靠性面临哪些挑战？消费消息的确认机制是怎样的？本文通过分析消息流转的整个过程，从消息发送、消息存储和消息消费三个阶段介绍RocketMQ是如何保证消息的可靠性的。
在引入RocketMQ之前，快手已经在大量的使用Kafka了，但并非所有情况下Kafka都是最合适的，比如以下场景：业务希望个别消费失败以后可以重试，并且不堵塞后续其它消息的消费。
Producer 发送消息之前，先从 NameServer 中获取到 Broker 服务器列表，然后根据负载均衡策略选择一台 Broker 发送，消息消费时也是同样的道理。可以说 NameServer 是 RocketMQ 的大脑，想要实现路由分发的功能，那么在 NameServer 必然要维护着 Broker 服务器信息，这中间就会涉及到 Broker 服务器服务状态管理问题，这篇文章就来聊一聊 RocketMQ 是如何做服务状态管理的。
首先简单介绍一下 RocketMQ Operator 的相关知识； 然后结合案例详细介绍 RocketMQ Operator 提供的自定义资源及使用方法 最后介绍 Operator 社区目前的情况并展望 RocketMQ Operator 下一步的发展方向。
Kafka采用拉取（Pull）方式消费消息，吞吐量相对更高，适用于海量数据收集与传递场景，例如日志采集和集中分析。
Apache RocketMQ 诞生至今，历经十余年大规模业务稳定性打磨，服务了 100% 阿里集团内部业务以及阿里云数以万计的企业客户。作为金融级可靠的业务消息方案，RocketMQ 从创建之初就一直专注于业务集成领域的异步通信能力构建。本篇将从业务集成场景的诉求开始，介绍 RocketMQ 作为业务消息集成方案的核心能力和优势，通过功能场景、应用案例以及最佳实践等角度介绍 RocketMQ 普通消息类型的使用。
顺序消息是指对于一个指定的 Topic ，消息严格按照先进先出（FIFO）的原则进行消息发布和消费，即先发布的消息先消费，后发布的消息后消费。
首先来看 RocketMQ 的第一个特性-事务消息，事务消息是 RocketMQ 与一致性相关的特性，也是 RocketMQ 有别于其他消息队列的最具区分度的特性。
什么是流存储呢？前面我们在 《从互联网到云时代，Apache RocketMQ 是如何演进的？》 里提到 RocketMQ 5.0 具备“消息、事件、流”一体能力。这里的“流”指的就是流处理，而流存储是流处理的基石，流存储也是 RocketMQ 从应用架构集成走向数据架构集成的基础，为大数据架构的数据组件提供异步解耦的能力。
RocketMQ 特性详细列表，消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息；消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息，进而从该topic消费数据。
Apache RocketMQ 自 2012 年开源以来，因其架构简单、业务功能丰富、具备极强的可扩展性等特点被广泛采用。RocketMQ 在阿里巴巴集团内部有着数千台的集群规模，每天十万亿消息流转的规模。在阿里云上，RocketMQ 的商业化产品也以弹性云服务的形式为全球数万个用户提供企业级的消息解决方案，被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景，成为了业务开发的首选消息中间件。
随着 RocketMQ 5.1.0 的正式发布，多级存储作为 RocketMQ 一个新的独立模块到达了 Technical Preview 里程碑：允许用户将消息从本地磁盘卸载到其他更便宜的存储介质，可以用较低的成本延长消息保留时间。本文详细介绍 RocketMQ 多级存储设计与实现。
RocketMQ是阿里捐赠给Apache并于2018年作为顶级项目孵化的分布式消息引擎，目前已经加入CNCF成为云原生核心消息中间件。国内厂商如美团，滴滴、爱奇艺、顺丰和民生银行等都在使用，网易集团内部云音乐和严选也在使用RocketMQ，并对周边功能进行了扩展定制。
RocketMQ作为业务消息的首选，在消息和流处理领域被广泛应用。而微服务生态Spring框架也是业务开发中最受欢迎的框架，两者的完美契合使得RocketMQ成为Spring Messaging实现中最受欢迎的消息实现。本文展示了5种在Spring生态中文玩转RocketMQ的方式，并描述了每个项目的特点和使用场景。文末可以直达在线体验。
统一主体模型的抽象：为了实现不同实体的访问控制和权限管理，设计了统一的主体接口，允许系统中多个实例作为资源访问的主体。用户作为访问资源的主体之一，按照该模型实现了主体的接口。这为未来新实体类型的权限适配提供了扩展能力。
Service Mesh 常常被称为下一代微服务，这一方面揭示了在早期 Mesh 化浪潮中微服务是绝对的主力军，另一方面，微服务的 Mesh 化也相对更加便利，而随着消息队列和一些数据库产品也逐渐走向 Service Mesh，各个产品在这个过程中也会有各自的问题亟需解决，RocketMQ 也没有例外。
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