阿丸笔记

最近线上偶发MySQL的死锁异常，发现原来很多理论都只背了个结论，细节都是魔鬼。 不妨来一起看看，MySQL的死锁问题有哪些你不了解的细节。

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！

很多时候我们都会有这样的疑问。 如果这时候直接去看MySQL、Mongo、HBase、Redis等数据库的用法、特点、区别，其实有点太着急了。 这时候，最好从「数据模型」开始讨论。

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