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DDD4层架构 优点：通过聚合、限界上下文等模式，可以有效的支持和管理复杂业务逻辑。代码的可读性、可维护性更高。比如基础组件的依赖一般都会增加防腐层，使得组件的替换是可插拔的，不会影响到内部的业务逻辑

RocketMq消费失败时处理机制 消费端处理机制 消费者消费失败后，会把消费发回给 Broker 进行处理。下图是客户端处理流程： 注意点： 广播消费模式下，消息失败会直接丢弃，不会发送回Broke

在使用 RocketMQ 的过程中，有时候我们会看到下面的日志： 这是因为 RocketMQ 触发了流量控制。生产者把消息写入 Broker，Consumer 从 Broker 拉取消息。Broker

解决方案 如果消费者数量小于Topic的分区数(RocketMq的Topic队列数)，那么增大消费者数量直到分区数，这是可以提高消费速度。否则，就没有效果。 增加消费者数量一定会提高消费速度吗？(小于

RocketMq架构图 RocketMq消息不丢失 要想保证消息不丢失，需要从以下几个方面考虑： Producer 发送消息 Broker 主从切换、保存消息 Consumer 消费消息 发送端考虑

定时消息(4.x) 在 RocketMQ 4.x 及更早版本中，延迟消息仅支持预设的 18 个固定延迟级别（如 1s、5s、10s、30s 等），用户无法自定义任意延迟时间。 实现原理：每个延迟级别对

分布式事务的解决方案有很多，比如：2PC、3PC、TCC、Saga、事务消息和本地消息表等等。这些方法，它的强项和弱项都不一样，适用的场景也不一样，所以最好这些分布式事务都能够掌握，这样才能在面临实际

基本概念 Raft协议是一种专为分布式系统设计的共识算法，旨在简化理解和实现(相对于Paxos)，通过明确的领导选举、日志复制和安全性机制，确保多个节点间的数据一致性(强一致性， 主节点唯一写入)。

分布式一致性协议的背景 我们讲分布式系统的一致性，一般来说，有如下几个分类： 强一致性。对一致性要求最高的，是强一致的，保证写操作完成后，任何后续访问都能读到更新后的值。但是性能较弱，在互联网系统里面