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Spring Cloud Alibaba基础教程

- - ✅RocketMQ 概念篇 - 目录
    ✅01、专栏主人公介绍
    ✅02、能概括一下你们系统的架构设计、业务流程以及负载情况吗？
    ✅03、说说昨天讲的订单系统架构
    ✅04、你们系统的核心流程性能如何,有没有哪个环节拖慢了速度
    ✅05、系统面临的现实问题：订单退款时经常流程失败，无法完成退款
    ✅06、授人以渔：你们系统出现过核心流程链路失败的情况吗
    ✅07、系统面临的现实问题：第三方客户系统的对接耦合性太高，经常出问题
    ✅08、授人以渔：你们有没有跟第三方系统对接过，有遇到什么问题吗
    ✅09、系统面临的现实问题：大数据团队需要订单数据，该怎么办
    ✅10、授人以渔：你们有没有遇到过自己系统的数据，其他团队需要获取的
    ✅11、系统面临的现实问题：秒杀活动时数据库压力太大，该怎么缓解
    ✅12、授人以渔：你们系统会不会遇到流量洪峰的场景，导致瞬时压力过大
    ✅13、阶段性复习：一张思维导图给你梳理高并发订单系统面临的技术痛点
    ✅14、阶段性复习：放大100倍压力，也要找出你系统的技术挑战
    ✅15、解决订单系统诸多问题的核心技术：消息中间件到底是什么
    ✅16、结合自己的系统问题思考一下，MQ有什么用处
    ✅17、领导的要求:你来对Kafka、RabbitMQ以及RocketMQ进行技术选型调研
    ✅18、授人以渔：你们公司主要使用的MQ是哪种？为什么要选用它
    ✅19、新技术引入：给团队分享RocketMQ的架构原理和使用方式
    ✅20、结合你对其他MQ的了解，思考RocketMQ的设计有何特点
    ✅21、设计生产架构之前的功课：消息中间件路由中心的架构原理是什么
    ✅22、要是没有这个路由中心，消息中间件可以正常运作么
    ✅23、设计生产架构之前的功课：Broker的主从架构原理是什么
    ✅24、授人以渔：Broker主从同步有没有数据不一致问题
    ✅25-落地第一步：设计一套高可用的消息中间件生产部署架构
    ✅26、授人以渔：你们公司的消息中间件生产环境如何部署的
    ✅27、部署一个小规模的RocketMQ集群，为压测做好准备
    ✅28、授人以渔：动手完成一个小规模的RocketMQ集群的部署进行练习
    ✅29-生产运维：如何对RocketMQ集群进行可视化的监控和管理
    ✅30、授人以渔：你们公司的MQ集群是如何进行监控和管理的
    ✅31、RocketMQ生产集群准备：进行OS内核参数和JVM参数的调整
    ✅32、授人以渔：你们公司的MQ集群是如何配置生产参数的
    ✅33、对小规模RocketMQ集群进行压测，同时为生产集群进行规划
    ✅34、授人以渔：你们公司的MQ集群做过压测吗？生产集群是如何规划的
    ✅35、阶段性复习：一张思维导图给你梳理消息中间件集群生产部署架构规划
    ✅36、阶段性复习：按照你们公司的真实负载，设计消息中间件集群生产架构
    ✅37、基于MQ实现订单系统的核心流程异步化改造，性能优化完成
    ✅38、授人以渔：如果在你们系统的核心流程引入MQ，应该如何改造系统
    ✅39、基于MQ实现订单系统的第三方系统异步对接改造，解耦架构完成
    ✅40、授人以渔：如果你们系统要对接第三方系统，应该如何设计
    ✅41、基于MQ实现订单数据同步给大数据团队，应该如何设计
    ✅42、授人以渔：对其他团队要获取你们核心数据的问题，应该如何解决
    ✅43、秒杀系统的技术难点以及秒杀商品详情页系统的架构设计
    ✅44、授人以渔：你们有没有类似秒杀的业务场景？如果没有，自己想一个出来
    ✅45、基于MQ实现秒杀订单系统的异步化架构以及精准扣减库存的技术方案
    ✅46、授人以渔：如果你们有类似秒杀的瞬时高并发场景，应该如何改造
    ✅47、阶段性复习：一张思维导图给你梳理全面引入MQ的订单系统架构
    ✅48、阶段性复习：思考一下，如果你们系统全面接入MQ，架构该如何设计
    ✅49、精益求精：深入研究一下生产者到底如何发送消息的
    ✅50、授人以渔：Kafka、RabbitMQ有类似MessageQueue的数据分片机制吗
    ✅51、精益求精：深入研究一下Broker是如何持久化存储消息的
    ✅52、授人以渔：同步刷盘和异步刷盘分别适用于什么场景呢
    ✅53、精益求精：基于DLedger技术的Broker主从同步原理到底是什么
    ✅54、授人以渔：采用Raft协议进行主从数据同步，会影响TPS吗
    ✅55、精益求精：深入研究一下消费者是如何获取消息处理以及进行ACK的
    ✅56、授人以渔：消费者到底什么时候可以认为是处理完消息了
    ✅57、精益求精：消费者到底是根据什么策略从Master或Slave上拉取消息的
    ✅58、授人以渔：消费者是跟所有Broker建立连接，还是跟部分Broker建立连接
    ✅59、探秘黑科技：RocketMQ 是如何基于Netty扩展出高性能网络通信架构的
    ✅60、授人以渔：BIO、NIO、AIO以及Netty之间的关系是什么
    ✅61、探秘黑科技：基于mmap内存映射实现磁盘文件的高性能读写
    ✅62、授人以渔：思考一个小问题，Java工程师真的只会Java就可以了吗
    ✅63、抛砖引玉：通过本专栏的大白话讲解之后，再去深入阅读一些书籍和源码
    ✅64、授人以渔：一个学习方法的探讨，如何深入研究一个技术
    ✅65、阶段性复习：一张思维导图带你梳理 RocketMQ 的底层实现原理
    ✅66、阶段性复习：在深度了解RocketMQ底层原理的基础之上，多一些主动思考
    ✅67、生产案例：从 RocketMQ 全链路分析一下为什么用户支付后没收到红包
    ✅68、发送消息零丢失方案：RocketMQ事务消息的实现流程分析
    ✅69、RocketMQ黑科技解密：事务消息机制的底层实现原理
    ✅70、为什么解决发送消息零丢失方案，一定要使用事务消息方案
    ✅71、用支付后发红包的案例场景，分析RocketMQ事物消息的代码实现细节
    ✅72、Broker消息零丢失方案：同步刷盘 + Raft协议主从同步
    ✅73、Consumer消息零丢失方案：手动提交offset + 自动故障转移
    ✅74、基于 RocketMQ 设计的全链路消息零丢失方案总结
    ✅75、生产案例：从RocketMQ底层原理分析为什么会重复发优惠券
    ✅76、对订单系统核心流程引入幂等性机制，保证数据不会重复
    ✅77、如果优惠券系统的数据库宕机，如何用死信队列解决这种异常场景
    ✅78、生产案例：为什么基于RocketMQ进行订单库数据同步时会消息乱序
    ✅79、在RocketMQ中，如何解决订单数据库同步的消息乱序问题
    ✅80、基于订单数据库同步场景，来分析RocketMQ的顺序消息机制的代码实现
    ✅81、如何基于RocketMQ的数据过滤机制，提升订单数据库同步的处理效率
    ✅82、生产案例：基于延迟消息机制优化大量订单的定时退款扫描问题
    ✅83、基于订单定时退款场景，来分析RocketMQ的延迟消息的代码实现
    ✅84、在RocketMQ的生产实践中积累的各种一手经验总结
    ✅85、企业级的RocketMQ集群如何进行权限机制的控制
    ✅86、如何对线上生产环境的RocketMQ集群进行消息轨迹的追踪
    ✅87、由于消费系统故障导致的RocketMQ百万消息积压问题，应该如何处理
    ✅88、金融级的系统如何针对RocketMQ集群崩溃设计高可用方案
    ✅89、为什么要给RocketMQ增加消息限流功能保证其高可用性
    ✅90、设计一套Kafka到RocketMQ的双写+双读技术方案，实现无缝迁移
    ✅91、如何从Github拉取RocketMQ源码以及导入Intellij IDEA中
    ✅92、如何在Intellij IDEA中启动NameServer以及本地调试源码
    ✅93、如何在Intellij IDEA中启动Broker以及本地调试源码
    ✅94、如何基于本地运行的RocketMQ进行消息的生产与消费
    ✅95、源码分析的起点：从NameServer的启动脚本开始讲起
    ✅96、NameServer在启动的时候都会解析哪些配置信息
    ✅97、NameServer是如何初始化基于Netty的网络通信架构的
    ✅98、NameServer最终是如何启动Netty网络通信服务器的
    ✅99、Broker启动的时候是如何初始化自己的核心配置的
    ✅100、BrokerController是如何构建出来的，以及他包含了哪些组件
    ✅101、在初始化BrokerController的时候，都干了哪些事情
    ✅102、BrokerContorller在启动的时候，都干了哪些事儿
    ✅103、第三个场景驱动：Broker是如何把自己注册到NameServer去的
    ✅104、深入探索BrokerOuter API是如何发送注册请求的
    ✅105、NameServer是如何处理Broker的注册请求的
    ✅106、Broker是如何发送定时心跳的，以及如何进行故障感知
    ✅107、我们系统中使用的Producer是如何创建出来的
    ✅108、构建好的Producer是如何启动准备好相关资源的
    ✅109、当我们发送消息的时候，是如何从NameServer拉取Topic元数据的
    ✅110、对于一条消息，Producer是如何选择MessageQueue去发送的
    ✅111、我们的系统与RocketMQ Broker之间是如何进行网络通信的
    ✅112、当Broker获取到一条消息之后，他是如何存储这条消息的
    ✅113、一条消息写入CommitLog文件之后，如何实时更新索引文件
    ✅114、RocketMQ是如何实现同步刷盘以及异步刷盘两种策略的
    ✅115、当Broker上的数据存储超过一定时间之后，磁盘数据是如何清理的
    ✅116、我们系统中的Consumer作为消费者是如何创建出来的
    ✅117、一个消费组中的多个Consumer是如何均匀分配消息队列的
    ✅118、Consumer是如何从Broker上拉取一批消息过来处理的
    ✅119、专栏结束语：你从消息中间件专栏中学到了什么，如何运用到面试中去
    总结

✅RocketMQ 概念篇 - 目录

gong_yuzhuo2025/10/25大约 20 分钟

✅RocketMQ 概念篇 - 目录

01-一个真实电商订单系统的整体架构、业务流程及负载情况.md
02-授人以渔：能概括一下你们系统的架构设计、业务流程以及负载情况吗.md
03-系统面临的现实问题：下订单的同时还要发券、发红包、Push推送，性能太差.md
04-授人以渔：你们系统的核心流程性能如何,有没有哪个环节拖慢了速度.md
05-系统面临的现实问题：订单退款时经常流程失败，无法完成退款.md
06-授人以渔：你们系统出现过核心流程链路失败的情况吗.md
07-系统面临的现实问题：第三方客户系统的对接耦合性太高，经常出问题.md
08-授人以渔：你们有没有跟第三方系统对接过，有遇到什么问题吗.md
09-系统面临的现实问题：大数据团队需要订单数据，该怎么办.md
10-授人以渔：你们有没有遇到过自己系统的数据，其他团队需要获取的.md
11-系统面临的现实问题：秒杀活动时数据库压力太大，该怎么缓解.md
12-授人以渔：你们系统会不会遇到流量洪峰的场景，导致瞬时压力过大.md
13-阶段性复习：一张思维导图给你梳理高并发订单系统面临的技术痛点.md
14-阶段性复习：放大100倍压力，也要找出你系统的技术挑战.md
15-解决订单系统诸多问题的核心技术：消息中间件到底是什么.md
16-授人以渔：结合自己的系统问题思考一下，MQ有什么用处.md
17-领导的要求：你来对 Kafka、RabbitMQ 以及 RocketMQ 进行技术选型调研.md
18-授人以渔：你们公司主要使用的 MQ 是哪种？为什么要选用它.md
19-新技术引入：给团队分享RocketMQ的架构原理和使用方式.md
20-授人以渔：结合你对其他MQ的了解，思考RocketMQ的设计有何特点.md
21-设计生产架构之前的功课：消息中间件路由中心的架构原理是什么.md
22-授人以渔：要是没有这个路由中心，消息中间件可以正常运作么.md
23-设计生产架构之前的功课：Broker的主从架构原理是什么.md
24-授人以渔：Broker主从同步有没有数据不一致问题.md
25-落地第一步：设计一套高可用的消息中间件生产部署架构.md
26-授人以渔：你们公司的消息中间件生产环境如何部署的.md
27-部署一个小规模的RocketMQ集群，为压测做好准备.md
28-授人以渔：动手完成一个小规模的RocketMQ集群的部署进行练习.md
29-生产运维：如何对RocketMQ集群进行可视化的监控和管理.md
30-授人以渔：你们公司的MQ集群是如何进行监控和管理的.md
31-RocketMQ生产集群准备：进行OS内核参数和JVM参数的调整.md
32-授人以渔：你们公司的MQ集群是如何配置生产参数的.md
33-对小规模RocketMQ集群进行压测，同时为生产集群进行规划.md
34-授人以渔：你们公司的MQ集群做过压测吗？生产集群是如何规划的.md
35-阶段性复习：一张思维导图给你梳理消息中间件集群生产部署架构规划.md
36-阶段性复习：按照你们公司的真实负载，设计消息中间件集群生产架构.md
37-基于MQ实现订单系统的核心流程异步化改造，性能优化完成.md
38-授人以渔：如果在你们系统的核心流程引入MQ，应该如何改造系统.md
39-基于MQ实现订单系统的第三方系统异步对接改造，解耦架构完成.md
40-授人以渔：如果你们系统要对接第三方系统，应该如何设计.md
41-基于MQ实现订单数据同步给大数据团队，应该如何设计.md
42-授人以渔：对其他团队要获取你们核心数据的问题，应该如何解决.md
43-秒杀系统的技术难点以及秒杀商品详情页系统的架构设计.md
44-授人以渔：你们有没有类似秒杀的业务场景？如果没有，自己想一个出来.md
45-基于MQ实现秒杀订单系统的异步化架构以及精准扣减库存的技术方案.md
46-授人以渔：如果你们有类似秒杀的瞬时高并发场景，应该如何改造.md
47-阶段性复习：一张思维导图给你梳理全面引入MQ的订单系统架构.md
48-阶段性复习：思考一下，如果你们系统全面接入MQ，架构该如何设计.md
49-精益求精：深入研究一下生产者到底如何发送消息的.md
50-授人以渔：Kafka、RabbitMQ有类似MessageQueue的数据分片机制吗.md
51-精益求精：深入研究一下Broker是如何持久化存储消息的.md
52-授人以渔：同步刷盘和异步刷盘分别适用于什么场景呢.md
53-精益求精：基于DLedger技术的Broker主从同步原理到底是什么.md
54-授人以渔：采用Raft协议进行主从数据同步，会影响TPS吗.md
55-精益求精：深入研究一下消费者是如何获取消息处理以及进行ACK的.md
56-授人以渔：消费者到底什么时候可以认为是处理完消息了.md
57-精益求精：消费者到底是根据什么策略从Master或Slave上拉取消息的.md
58-授人以渔：消费者是跟所有Broker建立连接，还是跟部分Broker建立连接.md
59-探秘黑科技：RocketMQ 是如何基于Netty扩展出高性能网络通信架构的.md
60-授人以渔：BIO、NIO、AIO以及Netty之间的关系是什么.md
61-探秘黑科技：基于mmap内存映射实现磁盘文件的高性能读写.md
62-授人以渔：思考一个小问题，Java工程师真的只会Java就可以了吗.md
63-抛砖引玉：通过本专栏的大白话讲解之后，再去深入阅读一些书籍和源码.md
64-授人以渔：一个学习方法的探讨，如何深入研究一个技术.md
65-阶段性复习：一张思维导图带你梳理 RocketMQ 的底层实现原理.md
66-阶段性复习：在深度了解RocketMQ底层原理的基础之上，多一些主动思考.md
67-生产案例：从 RocketMQ 全链路分析一下为什么用户支付后没收到红包.md
68-发送消息零丢失方案：RocketMQ事务消息的实现流程分析.md
69-RocketMQ黑科技解密：事务消息机制的底层实现原理.md
70-为什么解决发送消息零丢失方案，一定要使用事务消息方案.md
71-用支付后发红包的案例场景，分析RocketMQ事物消息的代码实现细节.md
72-Broker消息零丢失方案：同步刷盘 + Raft协议主从同步.md
73-Consumer消息零丢失方案：手动提交offset + 自动故障转移.md
74-基于 RocketMQ 设计的全链路消息零丢失方案总结.md
75-生产案例：从RocketMQ底层原理分析为什么会重复发优惠券.md
76-对订单系统核心流程引入幂等性机制，保证数据不会重复.md
77-如果优惠券系统的数据库宕机，如何用死信队列解决这种异常场景.md
78-生产案例：为什么基于RocketMQ进行订单库数据同步时会消息乱序.md
79-在RocketMQ中，如何解决订单数据库同步的消息乱序问题.md
80-基于订单数据库同步场景，来分析RocketMQ的顺序消息机制的代码实现.md
81-如何基于RocketMQ的数据过滤机制，提升订单数据库同步的处理效率.md
82-生产案例：基于延迟消息机制优化大量订单的定时退款扫描问题.md
83-基于订单定时退款场景，来分析RocketMQ的延迟消息的代码实现.md
84-在RocketMQ的生产实践中积累的各种一手经验总结.md
85-企业级的RocketMQ集群如何进行权限机制的控制.md
86-如何对线上生产环境的RocketMQ集群进行消息轨迹的追踪.md
87-由于消费系统故障导致的RocketMQ百万消息积压问题，应该如何处理.md
88-金融级的系统如何针对RocketMQ集群崩溃设计高可用方案.md
89-为什么要给RocketMQ增加消息限流功能保证其高可用性.md
90-设计一套Kafka到RocketMQ的双写+双读技术方案，实现无缝迁移.md
91-如何从Github拉取RocketMQ源码以及导入Intellij IDEA中.md
92-如何在Intellij IDEA中启动NameServer以及本地调试源码.md
93-如何在Intellij IDEA中启动Broker以及本地调试源码.md
94-如何基于本地运行的RocketMQ进行消息的生产与消费.md
95-源码分析的起点：从NameServer的启动脚本开始讲起.md
96-NameServer在启动的时候都会解析哪些配置信息.md
97-NameServer是如何初始化基于Netty的网络通信架构的.md
98-NameServer最终是如何启动Netty网络通信服务器的.md
99-Broker启动的时候是如何初始化自己的核心配置的.md
100-BrokerController是如何构建出来的，以及他包含了哪些组件.md
101-在初始化BrokerController的时候，都干了哪些事情.md
102-BrokerContorller在启动的时候，都干了哪些事儿.md
103-第三个场景驱动：Broker是如何把自己注册到NameServer去的.md
104-深入探索BrokerOuter API是如何发送注册请求的.md
105-NameServer是如何处理Broker的注册请求的.md
106-Broker是如何发送定时心跳的，以及如何进行故障感知.md
107-我们系统中使用的Producer是如何创建出来的.md
108-构建好的Producer是如何启动准备好相关资源的.md
109-当我们发送消息的时候，是如何从NameServer拉取Topic元数据的.md
110-对于一条消息，Producer是如何选择MessageQueue去发送的.md
111-我们的系统与RocketMQ Broker之间是如何进行网络通信的.md
112-当Broker获取到一条消息之后，他是如何存储这条消息的.md
113-一条消息写入CommitLog文件之后，如何实时更新索引文件.md
114-RocketMQ是如何实现同步刷盘以及异步刷盘两种策略的.md
115-当Broker上的数据存储超过一定时间之后，磁盘数据是如何清理的.md
116-我们系统中的Consumer作为消费者是如何创建出来的.md
117-一个消费组中的多个Consumer是如何均匀分配消息队列的.md
118-Consumer是如何从Broker上拉取一批消息过来处理的.md
119-专栏结束语：你从消息中间件专栏中学到了什么，如何运用到面试中去.md

最近更新：2025/10/25 08:18

贡献者: gongyz

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