为了向云原生演进，提高资源利用和弹性能力，RcoketMQ在5.0进行了架构的调整与升级，先来看新特性之一，增加了Proxy层。 增加Proxy代理层 计算存储分离 计算存储分离是一种分层架构，将计算层与存储层分开。 计算层指的是一些消耗计算资源的功能模块比如协议解析、消费管理等，存储指的是数据存储
CommitLog 生产者向Broker发送的消息，会以顺序写的方式，写入CommitLog文件，CommitLog文件的根目录由配置参数storePathRootDir决定，默认每一个CommitLog的文件大小为1G，如果文件写满会新建一个CommitLog文件，以该文件中第一条消息的偏移量为文
RocketMQ在开启Dledger时，使用DLedgerCommitLog，其他情况使用的是CommitLog来管理消息的存储。在Dledger模式下，消息写入时Leader节点还需要将消息转发给Follower节点，有过半的节点响应成功，消息才算写入成功。 Leader消息写入 Dledger下
RocketMQ 4.5版本之前，可以采用主从架构进行集群部署，但是如果master节点挂掉，不能自动在集群中选举出新的Master节点，需要人工介入，在4.5版本之后提供了DLedger模式，使用Raft算法，如果Master节点出现故障，可以自动选举出新的Master进行切换。 Raft协议 R
RocketMQ支持集群部署来保证高可用。它基于主从模式，将节点分为Master、Slave两个角色，集群中可以有多个Master节点，一个Master节点可以有多个Slave节点。Master节点负责接收生产者发送的写入请求，将消息写入CommitLog文件，Slave节点会与Master节点建立
消费者负载均衡，是指为消费组下的每个消费者分配订阅主题下的消费队列，分配了消费队列消费者就可以知道去消费哪个消费队列上面的消息，这里针对集群模式，因为广播模式，所有的消息队列可以被消费组下的每个消费者消费不涉及负载均衡，而集群模式一个消息队列同一时间只能分配给组内的一个消费者进行消费。 Rocket
本文介绍了分库分表的概念及优势,以及sharding-jdbc分库分表中间件,探究了sharding-jdbc的路由规则的执行流程
Eureka分为Client端和Server端，Client端向Server端注册自己的服务信息，并且拉取所有服务的注册信息，Server端作为注册中心，负责接收Client端的注册信息，维护所有服务的注册信息，Server端也可以开启集群模式，相互之间同步服务的注册信息。 与缓存相关的三个变量 1
**全局有序** 在RocketMQ中，如果使消息全局有序，可以为Topic设置一个消息队列，使用一个生产者单线程发送数据，消费者端也使用单线程进行消费，从而保证消息的全局有序，但是这种方式效率低，一般不使用。 一文中可知，消费者在启动的时候，会创建消息拉取API对象`PullAPIWrapper`，调用pullKernelImpl方法向Broker发送拉取消息的请求，那么在主
RocketMQ有两种获取消息的方式，分别为推模式和拉模式。 **推模式** 推模式在[【RocketMQ】消息的拉取](https://www.cnblogs.com/shanml/p/16463964.html)一文中已经讲过，虽然从名字上看起来是消息到达Broker后推送给消费者，实际上还是需
RocketMQ 4.5版本之前，可以采用主从架构进行集群部署，但是如果master节点挂掉，不能自动在集群中选举出新的Master节点，需要人工介入，在4.5版本之后提供了DLedger模式，使用Raft算法，如果Master节点出现故障，可以自动选举出新的Master进行切换。 **Raft协议
MySQL隔离级别 读未提交(Read Uncommitted)：某个事务读到了其他还未提交的事务对数据所作的修改，也就是某个事务只要修改了数据，其他事务就可以看到所作的修改。 这种隔离级别下会发生脏读、不可重复读、幻读。 读提交(Read Committed)：某个事务提交之后，才可以被其他事务看
NameServer是一个注册中心，提供服务注册和服务发现的功能。NameServer可以集群部署，集群中每个节点都是对等的关系（没有像ZooKeeper那样在集群中选举出一个Master节点），节点之间互不通信。 **服务注册** Broker启动的时候会向所有的NameServer节点进行注册，
@RequestBody注解可以用于POST请求接收请求体中的参数，使用方式如下： ``` java @Controller public class IndexController { @PostMapping(value = "/submit", produces = MediaType.APP
最近在使用fastjson的`JSONObject.toJSONString()`方法将bean对象转为字符串的时候报如下错误： com.alibaba.fastjson.JSONException: write javaBean error, fastjson version 1.2.58, class com.sun.proxy.$Proxy395, fieldName : 0 Caused by: java.lang.NullPointerException: null
在上一讲中，介绍了消息的存储，生产者向Broker发送消息之后，数据会写入到CommitLog中，这一讲，就来看一下消费者是如何从Broker拉取消息的。 RocketMQ消息的消费以组为单位，有两种消费模式： 广播模式：同一个消息队列可以分配给组内的每个消费者，每条消息可以被组内的消费者进行消费。
RocketMQ设定了延迟级别可以让消息延迟消费，延迟消息会使用SCHEDULE_TOPIC_XXXX这个主题，每个延迟等级对应一个消息队列，并且与普通消息一样，会保存每个消息队列的消费进度（delayOffset.json中的offsetTable）： public class MessageSt
消费者从Broker拉取到消息之后，会将消息提交到线程池中进行消费，RocketMQ消息消费是批量进行的，如果一批消息的个数小于预先设置的批量消费大小，直接构建消费请求ConsumeRequest将消费请求提交到线程池处理，否则需要分批构建进行提交。 消息消费 在消息被提交到线程池后进行处理时，会调
全局有序 在RocketMQ中，如果使消息全局有序，可以为Topic设置一个消息队列，使用一个生产者单线程发送数据，消费者端也使用单线程进行消费，从而保证消息的全局有序，但是这种方式效率低，一般不使用。 局部有序 假设一个Topic分配了两个消息队列，生产者在发送消息的时候，可以对消息设置一个路由I
