1. 延迟消息原理
broker收到消息,如果是延迟消息,就把消息集中投递到SCHEDULE_TOPIC_XXXX和对应的Queue(queueId和延迟lever匹配),在消息体中设置(真正的topic和queue),broker会有18个task,每个task绑定一个queue,消息到期后,会将消息投递到真正的topic
2. 重试队列原理
https://wuchanming.gitbooks.io/rocketmq/content/rocketmq-ding-shi-xiao-xi-he-zhong-shi-xiao-xi-ff08-shi-er-ff09.html
假定消费的topic名字 “pay_order” 消费组为 “marketing_platform”
2.1 每个consumer都会额外监听 “%RETRY%CONSUMER_GROUP” 这个topic(所以推荐任意consumer都使用不同的消费组),即 “%RETRY%marketing_platform”
2.2 消费失败,会将消息发送给broker,broker会把消息放入“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”,定时任务扫描发现满足条件,会将消息投递到 “%RETRY%marketing_platform”
2.3 consumer会拉取到消息,重新消费
2.4 若超过最大重试次数,broker会把消息投递到死信队列 %DLQ%marketing_platform
3. RocketMq VS Kafka
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1685027948427296244&wfr=spider&for=pc
Kafka 在性能上综合表现确实要比 RocketMQ 更加的优秀,但在消息选型过程中,我们不仅仅要参考其性能,还有从功能性上来考虑,例如 RocketMQ 提供了丰富的消息检索功能、事务消息、消息消费重试、定时消息等。
笔者个人认为通常在大数据、流式处理场景基本选用 Kafka,业务处理相关选择 RocketMQ。
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