消息队列

去年写过一篇《Topic数量太多，RocketMQ炸了！》，大家评价还不错。 结果2024年的开头，我们的RocketMQ又炸了！

回顾上一篇核心概念，我们知道RocketMQ的消息模型分为 生产、存储（消息堆积）、消费 三大部分。 消息模型三大部分 因此，如何保证消息不丢失，也是从这三个环节来考虑。

我们知道RocketMQ主要分为消息 生产、存储（消息堆积）、消费 三大块领域。 今天我们白话一下RocketMQ是如何消费消息的，揭秘消息消费全过程。

我们知道RocketMQ主要分为消息 生产、存储、消费 三大块领域。 那接下来，我们白话一下，RocketMQ是如何存储消息的，揭秘消息存储全过程。

我们知道RocketMQ主要分为消息 生产、存储（消息堆积）、消费 三大块领域。 那接下来，我们白话一下，RocketMQ是如何发送消息的，揭秘消息生产全过程。

白话3分钟，快速了解RocketMQ基础，包括适用场景，以及基本概念。 看完如果不了解，欢迎来打我。

网上博客常说，kafka的topic数量过多会影响kafka，而RocketMQ不会受到topic数量影响。 但是，果真如此吗？ 最近排查一个问题，发现RocketMQ稳定性同样受到topic数量影响

本文通过多个维度来进行拆解，试着分析 任务队列、消息队列、任务调度系统 这三类中间件 究竟有哪些不同，究竟谁更适合什么场景。

最近处理了一次线上故障，整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解。