一起学习消息队列

这篇文章主要讨论数据压缩，数据压缩不仅可以节省存储空间，还可以提升网络传输性能，不同的压缩算法有不同的压缩比和压缩耗时，我们需要根据项目需求，选择不同的压缩算法。

这篇文章主要关注分布式锁，包括加锁和解锁的过程，锁的用法，加锁带来的代价，对性能的影响以及如何避免死锁。

这篇文章主要聊一下缓存，如何使用缓存来加速你的系统，减少磁盘 IO。按照读写性质，缓存可以分为读写缓存和只读缓存，两种缓存有各自的适用场景。

这篇文章主要用来讨论Kafka是如何做到高性能的，包括使用批处理方式处理消息，使用顺序读写的方式使用磁盘，利用PageCache缓存数据并减少IO操作，使用零拷贝技术加速消费流程。

这篇文章主要描述服务在高并发和高吞吐场景下爆发的内存相关问题，包括内存占用过高、内存溢出、内存回收效率低等，并针对这些问题提出了建议。

这篇文章主要描述应用程序之间的通信协议，包括进行数据“断句”的两种不同方法，以及在应用协议层面实现高性能的双工通信。

这篇文章主要讨论序列化和反序列化，当数据在网络上传输时，传输数据的基本形式是二进制流，要想使用网络框架的API来传输结构化的数据，必须得先实现结构化的数据和字节流之间的双向转换，即序列化和反序列化。

这篇文章主要描述异步设计，异步是一种程序设计的思想，使用异步模式设计的程序可以显著减少线程等待，从而在高吞吐量的场景中，极大提升系统的整体性能，降低请求时延。

这篇文章主要讨论消息队列中的消息积压问题，这也是我们在使用消息队列时经常会遇到的一类问题，文章描述了出现积压的原因以及改进方法。

这篇文章主要描述如何解决消息重发的问题，目前主流的消息队列产品都采用了At least once的服务质量，这就导致了很难避免消息重发的情况，我们可以将消费者业务逻辑设计成幂等服务来解决消息重发问题。

这篇文章主要描述如何在使用消息队列时避免丢消息，包括检测消息丢失的方法以及消息从生产到完成消费的过程中，经历的生产、存储和消费这三个阶段是分别如何保证消息可靠传递的。

这篇文章描述如何使用消息队列中的事务消息机制实现分布式事务。事务消息适用于需要异步更新数据，并且对数据实时性要求不太高的场景。

这篇文章主要描述消息队列中的一些基本概念，我们在使用不同的消息队列产品时，会遇到不同的“名词”，今天我们今天来聊聊消息队列发展历史，以及一些相关基本概念。

这篇文章主要描述如何进行消息队列产品选型，包括产品选型需要考虑的因素、三种比较流行的消息队列产品的优缺点以及如何根据我们的使用场景选择合适的消息队列产品。

这篇文章主要描述我们消息队列的使用场景，主要包括三种场景：异步处理、流量控制和服务解耦。引入消息队列后，也会带来通信延迟、系统复杂度以及可能的数据不一致问题。