1.rocketmqtemplateԴ?源码?
2.rocketONS-starter：阿里云ONS消息服务的轻量级Spring Boot Starter
3.一文详解RocketMQ-Spring的源码解析与实战
4.分布式事务之可靠消息最终一致性、最大努力通知

rocketmqtemplateԴ?源码?

       实战揭秘：RocketMQ削峰利器，让你的源码系统压力迎刃而解

       RocketMQ凭借其解耦、异步和强大的源码削峰能力，在高并发场景下扮演着关键角色。源码本文将带你深入了解在项目实战中如何巧妙利用RocketMQ，源码烟斗战法源码减轻数据库的源码负载压力，重点关注消费流程和Spring Boot集成的源码简化策略。

       消费流程与Spring集成

       首先，源码我们在REST控制器中，源码如，源码通过@PostMapping("/praise")处理点赞请求，源码利用rocketMQTemplate.sendOneWay()实现异步、源码可能丢失的源码消息发送，目标主题为PRAISE_TOPIC。源码

       PraiseListener作为服务，作为PRAISE_TOPIC的消费者，onMessage()方法负责处理接收到的消息，消费策略可通过DefaultMQPushConsumer进行定制。例如，用源码阵列乘法每2秒拉取条消息（理论值），但实际消费数量受pullBatchSize（默认）和consumeMessageBatchMaxSize（1）的限制。

       消费流程巧妙设计：单个消息处理后，紧接着拉取一个pullBatchSize大小的队列，确保高效处理。

       优化与调整

       在压测中，单个Consumer下的理论消费量为条，实际波动在这一范围内。若消费效率低于预期，可通过调整Broker配置，如增加writeQueueNums和readQueueNums，例如从提升至，动态提升吞吐量。

       RocketMQ支持批量消费，通过自定义Consumer并设置consumeMessageBatchMaxSize，但务必注意它与pullBatchSize的相互影响。

       批量消费实战

       下面是一个批量消费的Spring Boot消费者配置示例：

       ```java

       @Bean

       public DefaultMQPushConsumer userMQPushConsumer() {

        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("SPRING_BOOT_USER_CONSUMER");

        consumer.setNamesrvAddr(nameServer);

        // ...其他配置

        consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(); // 定义批量消费大小

        return consumer;

       }

       ```

       批量消费在不增加机器数的情况下提升TPS，但需仔细调整以优化性能。

       Spring Boot参数设置

       设置Spring Boot消费者，vc 挖矿源码订阅主题，拉取间隔ms，每个队列拉取条消息，单次消费消息上限为条。消息监听器接收、解析和处理，日志记录接收到的userInfo数量。默认日志为1，但通过配置，最大消费消息数被设置为个。

       环境准备是关键，确保RocketMQ服务器启动，具体命令可在附录中查找。源码示例可供参考，来自Juejin，如果发现侵权，请立即通知以便我们处理。

       现在你已经掌握了RocketMQ削峰的精髓，让系统在高并发压力下保持稳定，美丽世界网游源码尽享高效与灵活。立即实践，见证你的应用在数据洪流中稳健前行吧！

rocketONS-starter：阿里云ONS消息服务的轻量级Spring Boot Starter

       rocketONS-starter是一个专为阿里云ONS消息服务设计的Spring Boot轻量级启动器，它简化了生产者和消费者在分布式应用间的高效消息传递，适用于高并发、低延迟场景。通过Spring容器管理和自定义配置，它提供了顺序消息、延时消息、消息过滤等功能，支持异步发送、广播模式和自定义序列化策略。以下是其主要特点和使用方法的概述：

       安装：在项目中添加依赖，启用rocketONS-starter并配置相关设置。

       使用火箭MQTemplate，同步发送消息到指定topic和tag，异步发送则提供回调处理发送结果。例如：

       RocketMQTemplate asyncSend("topic-example:msg_tag",多帧降噪源码 messageData, new SendCallback() {

        // 处理发送逻辑

       });

       高级功能包括顺序消息、延时消息，以及通过tags实现的消息过滤。广播模式和消息重试策略也得到了支持。此外，还可以自定义序列化和反序列化过程。

       注意事项包括延迟消息的使用和事务消息的发送，以及火箭MQTestListener用于集成测试的消息存储。性能调优需参考官方文档进行配置。

       rocketONS-starter为阿里云ONS消息服务提供了强大的集成解决方案，对于追求高效和灵活性的开发者来说，是一个理想的工具包。

一文详解RocketMQ-Spring的源码解析与实战

       火箭MQ与Spring Boot整合详解：源码解析与实战

       本文将带你深入理解在Spring Boot项目中如何运用rocketmq-spring SDK进行消息收发，同时剖析其设计逻辑。此SDK是开源项目Apache RocketMQ的Spring集成，旨在简化在Spring Boot中的消息传递操作。

       首先，我们介绍rocketmq-spring-boot-starter的基本概念。它本质上是一个Spring Boot启动器，以“约定优于配置”的理念提供便捷的集成。通过在pom.xml中引入依赖并配置基本的配置文件，即可快速开始使用。

       配置rocketmq-spring-boot-starter时，需要关注以下两点：引入相关依赖和配置文件设置。生产者和消费者部分，我们将分别详细讲解操作步骤。

       对于生产者，仅需配置名字服务地址和生产者组，然后在需要发送消息的类中注入RocketMQTemplate，最后使用其提供的发送方法，如同步发送消息。模板类RocketMQTemplate封装了RocketMQ的API，简化了开发流程。

       消费者部分，同样在配置文件中配置，然后实现RocketMQListener，以便处理接收到的消息。源码分析显示，RocketMQAutoConfiguration负责启动消费者，其中DefaultRocketMQListenerContainer封装了RocketMQ的消费逻辑，确保支持多种参数类型。

       学习rocketmq-spring的最佳路径包括：首先通过示例代码掌握基本操作；其次理解模块结构和starter设计；接着深入理解自动配置文件和RocketMQ核心API的封装；最后，通过项目实践，扩展自己的知识，尝试自定义简单的Spring Boot启动器。

       通过这篇文章，希望你不仅能掌握rocketmq-spring在Spring Boot中的应用，还能提升对Spring Boot启动器和RocketMQ源码的理解。继续保持学习热情，探索更多技术细节！

分布式事务之可靠消息最终一致性、最大努力通知

       可靠消息最终一致性方案在分布式事务中扮演重要角色，它确保消息发送至事务参与方后，最终数据达到一致状态。此方案通过引入本地消息表实现，以解决跨服务、跨数据库场景下的事务一致性问题。以订单服务与库存服务为例，订单服务执行本地事务后，会同时在本地消息表中记录订单创建事件。订单服务通过定时任务，将消息表中的记录投递至库存服务，库存服务在接收到消息后执行库存扣减，并反馈处理状态给订单服务，以此保证事务最终一致。

       基于本地消息表的方案简化了业务改动，确保了数据一致性的同时，降低了对传统本地事务的依赖。然而，在实际业务中，还需注意消息处理的幂等性与重复消费问题，以维护系统的稳定性和数据准确性。

       RocketMQ提供了事务消息机制，进一步优化了消息发送与事务执行的原子性。通过将事务消息暂存为半消息，等待本地事务执行结果，RocketMQ可根据commit或rollback状态，决定消息的可见性和投递，保证了消息与事务的一致性。

       在部署环境中，利用Docker Compose搭建RocketMQ，调整配置文件以适应本地网络环境。为构建事务发起方（订单服务），引入RocketMQ依赖，配置相关参数，确保消息发送的可靠性和超时控制。定义非标RocketMQTemplate，用于发送事务消息，并实现事务监听逻辑，实现本地事务执行与消息确认的闭环。

       而对于事务接收方（库存服务），通过消息监听器处理事务消息，实现幂等消费，确保库存操作的正确性和一致性。同时，提供主动查询接口，以应对第三方系统回调失败的情况，确保最终事务结果的一致性。

       最大努力通知（Best-Effort Delivery）适用于异步通知场景，尤其在第三方系统对接中。它通过消息队列实现通知的重复发送，确保通知的最终交付。通知发起方需具备重试机制，通知接受方则需设计查询接口，以应对通知失败的情况，确保业务流程的完整性和数据的一致性。