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前言
- 为什么要用消息队列？（解耦、削峰、异步）
- 常见 MQ 对比：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ
- 本文聚焦 RocketMQ 的实际应用
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RocketMQ 核心机制
- Producer、Consumer、Broker、NameServer
- 消息存储模型（CommitLog + ConsumeQueue + IndexFile）
- 顺序消息、延时消息、事务消息
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异步任务的最佳实践
- 业务场景：导出大文件、通知下游系统、批量计算
- 生产者发送消息（带 key）
- 消费者异步消费
- 失败重试 & 死信队列
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消息幂等性问题
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为什么会重复消费？（网络重试、Broker ACK、消费者重启）
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幂等解决方案：
- 唯一业务 ID + 数据库唯一约束
- Redis Set 去重
- 业务逻辑层判断（状态机模式）
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实战案例
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用户批量导出 Excel：
- Controller -> MQ -> 异步任务消费 -> 生成文件 -> OSS 存储 -> 回调通知
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支付系统异步通知：
- 保证消息必达
- 幂等校验（支付订单状态）
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性能调优
- 消息批量发送
- 消费者并发度优化
- 消息堆积监控与报警
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总结
- MQ 是架构解耦的重要基石
- RocketMQ 适合高吞吐低延迟的场景
- 幂等 + 异步是后端架构的“必修课”
