RocketMQ 通过 ConsumeQueue 异步构建索引，将消费查询从“扫描百GB CommitLog”优化为“读取几MB 索引文件”，实现 34 倍查询加速与 272 倍 I/O 减少。

RocketMQ 之所以能实现十万级 TPS 的写入性能，核心在于其 CommitLog 采用所有消息顺序追加到单文件的设计，充分利用磁盘顺序 I/O 和 PageCache 特性。

这是我参与8月更文挑战的第17天，活动详情查看：8月更文挑战 痛点背景 业务场景 之前方案 方案评估 优点：是实现简单，缺点呢？ 缺点：定时扫描意味着隔个几秒就得查一次数据库，频率高的情况下，如果数据

还在为 MQ 丢消息慌到冒冷汗？这篇把可靠性讲透了！从生产者重连 + 确认防丢发，到中间件持久化保存储，再到消费者重试 + 死信 + 主动查询兜底，手把手教你填坑，让 MQ 从 “坑王” 变 “稳如老

还在用定时任务查库搞超时订单取消？数据库崩到哭！延迟消息才是王道 —— 拆解 TTL + 死信避坑要点，揭秘延迟插件爽飞操作，附 RabbitMQ 实操代码，教你搞定订单取消，后端 er 速存避坑！

​消息队列和事件驱动架构不仅是实现流量削峰的关键技术，它们之间更是一种相辅相成、紧密协作的关系。下面这个表格可以帮您快速把握它们的核心联系与分工。

消息队列在流量削峰场景下的参数设置，确实是一个需要精细权衡的艺术。下面这个表格概括了核心的考量维度和策略，可以帮助你快速建立起整体概念。

消息队列作为分布式系统架构中的核心组件，在系统解耦、异步通信、削峰填谷等方面发挥着重要作用。本文将全面对比RocketMQ、RabbitMQ、Kafka和ActiveMQ这四种主流消息中间件的区别。

生产者消费者模式设计 如图所示，生产者线程会向阻塞队里面加数据，满了则阻塞，而消费者线程会向阻塞队里里面取出数据。阻塞队列的作用就是平衡图中3和4的过程。 生产者、消费者模式的实现 利用Blockin