RocketMQ实战与原理解析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:杨开元

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2018-6-30

价格:59.00

装帧:平装

isbn号码:9787111600251

丛书系列:

图书标签:

消息队列
rocketmq
分布式
java
中间件
数据平台
mq
Java
RocketMQ
实战
原理
解析
消息队列
分布式
高并发
微服务
架构设计
性能优化

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具体描述

·RocketMQ由阿里开源，Apache开源项目，经受多年流量峰值考验，在多个性能指标上远超同类产品

·作者是阿里资深数据专家，有多年RocketMQ使用经验，深入研究RocketMQ源代码，写作前与RocketMQ官方团队有深入沟通

·云栖社区官方出品，得到RocketMQ官方研发团队以及业界的多位专家的肯定和推荐

本书由云栖社区官方出品。

作者是阿里资深数据专家，对RocketMQ有深入的研究，并有大量的实践经验。在写这本书之前，作者不仅系统、深入地阅读了RocketMQ的源代码，而且还向RocketMQ的官方开发团队深入了解了它的诸多设计细节。作者结合自己多年使用RocketMQ的经验，从开发和运维两个维度，给出了大部分场景下的优秀实践，能帮助读者在学会使用和用好RocketMQ的同时，尽量少“踩坑”。同时，本书也结合源码分析了分布式消息队列的原理，使读者可以在复杂业务场景下定制有特殊功能的消息队列。

全书共13章，在逻辑上分为两大部分：

第一部分（第1~8章）：RocketMQ实战

第1~2章详细讲解了RocketMQ如何快速入门，以及在生产环境下的配置和使用；

第3~4章具体讲解了不同类型生产者和消费者的特点，以及分布式消息队列的协调者NameServer；

第5章从消息的存储、发送、复制和高可用等多个维度讲解了RocketMQ的内部机制；

第6章讨论了消息的可靠性，如何让消息队列在满足业务逻辑需求的同时稳定、可靠地长期运行；

第7章讨论了在大流量场景下，吞吐量优先时RocketMQ的使用方法；

第8章介绍RocketMQ与SpringBoot、Spark、Flink以及自定义的运维工具等其它系统的对接方法；

第二部分（第9~13章）：RocketMQ原理

首先对RocketMQ的源码结构进行了整体介绍，然后深入地分析了NameServer、各种常用消费类、主从同步机制，以及基于Netty的通信的源码实现。掌握这些源代码以后，读者可以快速定制属于自己的具有特殊功能的消息中间件。

深入探索高性能分布式系统与消息中间件的奥秘本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探索现代分布式系统架构的核心组件——高性能消息中间件的原理、实践与优化。我们将聚焦于构建高可用、高吞吐量、低延迟的消息基础设施所面临的挑战与解决方案，而不涉及任何关于“RocketMQ实战与原理解析”的具体内容。全书将围绕消息系统的设计哲学、核心技术栈、性能调优策略以及在复杂业务场景下的应用展开，内容结构清晰，理论与实践紧密结合。 --- 第一部分：分布式消息系统的基础理论与架构选型 (约 300 字) 本部分为理解现代消息中间件奠定坚实的理论基础。首先，我们将剖析消息队列（Message Queue, MQ）在分布式架构中的定位与作用，详细阐述其如何解决服务间解耦、流量削峰、异步通信等关键问题。随后，深入探讨消息系统的核心设计目标，包括持久性、可靠性、顺序性与事务性的权衡与实现机制。我们将对比分析不同设计范式下的消息中间件，例如基于日志（Log-based）的系统与基于存储（Storage-based）系统的内在差异，帮助读者理解为何特定的架构模式在特定场景下表现更优。此外，本章还将系统介绍分布式一致性理论在消息系统中的应用，如如何利用 Paxos 或 Raft 协议确保集群元数据的同步与高可用性，以及分布式事务的最终一致性模型（如 Saga 模式）如何在消息传递过程中得以保障。第二部分：核心组件的底层实现与优化 (约 550 字) 本部分是本书的重中之重，专注于解构高性能消息中间件内部的关键技术实现，这些技术是支撑海量消息处理能力的核心。存储引擎深度剖析：我们将详细研究零拷贝（Zero-Copy）技术在消息存储与网络传输中的关键作用，解释其如何显著减少 CPU 上下文切换和数据拷贝，从而提升I/O效率。对于消息存储的物理结构，我们将分析如何利用顺序读写特性优化磁盘性能，并探讨CommitLog（提交日志）与ConsumeQueue（消费队列）分离的设计思想，及其对高吞吐量读取和快速消息查找的贡献。高并发与并行处理：探讨如何设计多线程模型与线程池调度机制来高效处理生产者并发写入和消费者并发拉取请求。针对高吞吐量场景，重点分析批量处理（Batching）的原理，包括如何平衡批处理带来的延迟增加与吞吐量提升之间的关系。集群架构与容灾机制：深入讲解主从复制（Master-Slave Replication）的同步与异步机制，以及在主节点故障切换（Failover）过程中如何保证数据不丢失和服务不中断。对于集群扩展性，我们将分析分区（Partitioning）策略的优劣，以及如何通过动态负载均衡机制确保消息在不同 Broker 间的均匀分布。消息传递语义的实现：详细解析“至少一次”、“至多一次”和“恰好一次”这三种消息传递语义的底层技术保障，特别是在消费者确认（Acknowledgement）与消息重试机制中的具体实现细节，确保系统在面对网络抖动或消费者宕机时仍能保持预期的可靠性。第三部分：高效运维、性能调优与故障排查 (约 400 字) 理论结合实践，本部分指导读者如何将消息中间件部署到生产环境并实现最佳性能。性能瓶颈定位与调优：介绍一套系统的性能测试方法论，包括如何使用基准测试工具模拟真实流量，并识别影响系统延迟和吞吐量的关键因素。我们将从操作系统层面（如网络栈、文件系统配置）到应用层面（如Producer的发送参数、Consumer的拉取策略）提供详尽的调优清单。重点讨论JVM调优对消息中间件稳定运行的影响，包括垃圾回收器（GC）的选择与参数配置。运维监控体系建设：强调构建完善的可观测性是保障消息系统健康的关键。详细介绍需要监控的核心指标（如消息积压量、端到端延迟、Broker 负载、磁盘I/O利用率），并探讨如何集成分布式追踪系统来追踪特定消息的完整生命周期。故障场景预案与恢复：针对生产环境中可能出现的消息堆积、Broker 离线、数据不一致等典型故障，提供详尽的排查步骤和恢复流程。例如，如何在不影响线上业务的前提下安全地进行集群扩容或版本升级。第四部分：高级特性与未来趋势 (约 250 字) 本部分展望消息中间件在应对更复杂业务需求时的演进方向。流式计算与消息系统的融合：探讨现代消息系统如何作为实时数据流处理管道的核心层，并介绍如何与流处理框架进行高效集成。分析消息中间件自身提供的消息回溯（Replayability）功能如何支持状态重计算和数据湖的构建。安全与合规性：关注消息系统在企业级应用中的安全需求，包括传输层加密（TLS/SSL）的配置与性能影响，以及细粒度的权限控制（ACL）模型设计，确保敏感数据的安全传输与访问。 Serverless 与云原生集成：探讨消息中间件在云原生环境下的部署优化，例如利用容器化技术（如 Kubernetes）实现资源的弹性伸缩，以及未来消息服务可能向函数计算（Function as a Service, FaaS）触发器演进的趋势。 --- 全书力求以严谨的工程思维，构建读者对高性能、高可靠分布式消息系统的深刻理解，为系统架构师和高级开发工程师提供一份实用的技术参考手册。

作者简介

杨开元

阿里巴巴数据专家，毕业于北京大学，有10年IT行业研发经验。对RocketMQ有深入的研究，是RocketMQ源码贡献者。曾就职于甲骨文和猎豹移动，专注于大数据和实时计算。在大量的工作实践中，对MySQL、J2EE、JVM、Spring、Hadoop、Kafka、Storm、Flink都有深入研究。喜欢剖析源码，分析原理，为开源项目贡献代码。

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目录信息

推荐序
前言
第1章　快速入门1
1.1　消息队列功能介绍1
1.1.1　应用解耦1
1.1.2　流量消峰2
1.1.3　消息分发3
1.2　RocketMQ简介4
1.3　快速上手RocketMQ4
1.3.1　RocketMQ的下载、安装和配置 5
1.3.2　启动消息队列服务6
1.3.3　用命令行发送和接收消息6
1.3.4　关闭消息队列6
1.4　本章小结7
第2章　生产环境下的配置和使用8
2.1　RocketMQ各部分角色介绍8
2.2　多机集群配置和部署9
2.2.1　启动多个NameServer和Broker10
2.2.2　配置参数介绍11
2.3　发送/接收消息示例13
2.4　常用管理命令15
2.5　通过图形界面管理集群21
2.6　本章小结22
第3章　用适合的方式发送和接收消息23
3.1　不同类型的消费者23
3.1.1　DefaultMQPushConsumer的使用23
3.1.2　DefaultMQPushConsumer的处理流程25
3.1.3　DefaultMQPushConsumer的流量控制28
3.1.4　DefaultMQPullConsumer30
3.1.5　Consumer的启动、关闭流程32
3.2　不同类型的生产者33
3.2.1　DefaultMQProducer 34
3.2.2　发送延迟消息36
3.2.3　自定义消息发送规则36
3.2.4　对事务的支持37
3.3　如何存储队列位置信息38
3.4　自定义日志输出42
3.5　本章小结44
第4章　分布式消息队列的协调者45
4.1　NameServer的功能45
4.1.1　集群状态的存储结构46
4.1.2　状态维护逻辑47
4.2　各个角色间的交互流程48
4.2.1　交互流程源码分析48
4.2.2　为何不用ZooKeeper50
4.3　底层通信机制50
4.3.1　Remoting模块51
4.3.2　协议设计和编解码54
4.3.3　Netty库56
4.4　本章小结56
第5章　消息队列的核心机制57
5.1　消息存储和发送57
5.2　消息存储结构58
5.3　高可用性机制60
5.4　同步刷盘和异步刷盘61
5.5　同步复制和异步复制62
5.6　本章小结63
第6章　可靠性优先的使用场景64
6.1　顺序消息64
6.1.1　全局顺序消息64
6.1.2　部分顺序消息65
6.2　消息重复问题67
6.3　动态增减机器67
6.3.1　动态增减NameServer67
6.3.2　动态增减Broker69
6.4　各种故障对消息的影响70
6.5　消息优先级72
6.6　本章小结73
第7章　吞吐量优先的使用场景74
7.1　在Broker端进行消息过滤74
7.1.1　消息的Tag和Key74
7.1.2　通过Tag进行过滤75
7.1.3　用SQL表达式的方式进行过滤75
7.1.4　Filter Server方式过滤77
7.2　提高Consumer处理能力78
7.3　Consumer的负载均衡80
7.3.1　DefaultMQPushConsumer的负载均衡80
7.3.2　DefaultMQPullConsumer的负载均衡81
7.4　提高Producer的发送速度83
7.5　系统性能调优的一般流程85
7.6　本章小结87
第8章　和其他系统交互88
8.1　在SpringBoot中使用RocketMQ88
8.1.1　直接使用88
8.1.2　通过Spring Messaging方式使用90
8.2　直接使用云上RocketMQ91
8.3　RocketMQ与Spark、Flink对接93
8.4　自定义开发运维工具93
8.4.1　开源版本运维工具功能介绍94
8.4.2　基于Tools模块开发自定义运维工具95
8.5　本章小结96
第9章　首个Apache中间件顶级项目97
9.1　RocketMQ的前世今生97
9.2　Apache顶级项目（TLP）之路98
9.3　源码结构99
9.4　不断迭代的代码100
9.5　本章小结102
第10章　NameServer源码解析103
10.1　模块入口代码的功能103
10.1.1　入口函数103
10.1.2　解析命令行参数104
10.1.3　初始化NameServer的Controller105
10.2　NameServer的总控逻辑106
10.3　核心业务逻辑处理107
10.4　集群状态存储109
10.5　本章小结111
第11章　最常用的消费类112
11.1　整体流程112
11.1.1　上层接口类112
11.1.2　DefaultMQPushConsumer的实现者114
11.1.3　获取消息逻辑116
11.2　消息的并发处理118
11.2.1　并发处理过程118
11.2.2　ProcessQueue对象121
11.3　生产者消费者的底层类122
11.3.1　MQClientInstance类的创建规则122
11.3.2　MQClientInstance类的功能124
11.4　本章小结127
第12章　主从同步机制128
12.1　同步属性信息128
12.2　同步消息体130
12.3　sync_master和async_master132
12.4　本章小结134
第13章　基于Netty的通信实现135
13.1　Netty介绍135
13.2　Netty架构总览136
13.2.1　重新实现ByteBuffer136
13.2.2　统一的异步 I/O接口137
13.2.3　基于拦截链模式的事件模型138
13.2.4　高级组件139
13.3　Netty用法示例140
13.3.1　Discard服务器140
13.3.2　查看收到的数据144
13.4　RocketMQ基于Netty的通信功能实现145
13.4.1　顶层抽象类145
13.4.2　自定义协议148
13.4.3　基于Netty的Server和Client151
13.5　本章小结152
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

RocketMQ广泛应用于交易、数据同步、缓存同步、IM通讯、流计算、IoT等场景。第1章快速入门多个低错误率的子系统强耦合在一起，得到的是一个高错误率的整体系统。 1、应用解耦 2、流量消峰 3、消息分发 2007年Notify到2010年的Napoli，2011年升级后改为MetaQ，然后到2012年开...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构简直是为我这种追求效率的开发者量身定做的。打开书的瞬间，我就被清晰的章节划分和逻辑严密的论述所吸引。作者并没有陷入冗长空洞的理论说教，而是直奔主题，每一个概念的提出都有明确的工程背景支撑。比如，在讲解分布式事务保证机制时，它没有简单地罗列几种方案，而是深入剖析了每种方案在不同业务场景下的适用性与局限性，这种务实的态度在很多技术书籍中是很难得的。我特别喜欢它对代码实现的精细讲解，每一个核心类的演进、每一个关键方法的调用栈，都配有详尽的图示和注释。这让我感觉自己不是在阅读一本枯燥的技术手册，而是在跟随一位经验丰富的架构师进行实地考察，每走一步都有清晰的地图和实时的路况反馈。对于我这种需要快速上手并在生产环境中落地新技术的人来说，这种“手把手”的教学方式极大地缩短了学习曲线，让我在面对复杂系统设计时，心里更有底气。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对底层原理有着近乎偏执追求的技术人员，市面上很多“实战”书籍往往停留在API调用层面，满足不了我对“为什么是这样”的探究欲。然而，这本书彻底颠覆了我的印象。它在实战的表象之下，隐藏着对底层设计哲学深刻的洞察。例如，在讨论消息存储的持久化策略时，作者不仅展示了如何配置刷盘策略，更追溯到了操作系统级别的I/O模型和文件系统特性对性能的影响，甚至还对比了不同存储引擎的优劣。这种由浅入深、层层剥茧的叙事方式，让我得以窥见框架设计者在权衡一致性、可用性和性能这“不可能三角”时所做出的艰难抉择。阅读过程中，我好几次停下来，对照自己的现有项目代码，重新审视那些原本以为已经“搞懂”的设计点，每次都有新的启发和反思，感觉自己的架构视野得到了极大的拓展。这本书更像是一份工程艺术的精妙解析，而不是简单的技术指南。

评分☆☆☆☆☆

从工具书的角度来看，这本书的参考价值也是无与伦比的。它不仅仅停留在概念介绍，而是深入到了源码的细节，甚至对一些历史版本的演变和决策都进行了溯源。对于我们这些需要进行深度定制或二次开发的团队来说，这种对源头逻辑的把握是决定性的。我发现书中对一些关键接口的定义和实现细节的分析，精准到可以直接作为我们内部代码审查的标准。更值得一提的是，作者在讲解如何利用框架提供的扩展点进行自定义改造时，提供的示例代码质量极高，结构清晰，完全可以直接用于生产环境的基线参考。总而言之，这本书超越了一本纯粹的“如何使用”的指南，它更像是一份高价值的“底层架构手册”，帮助我们真正掌握了这套系统的“设计基因”，为后续的长期维护和演进打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它不是那种干巴巴的教科书腔调，反而带有一种老工程师在茶水间分享经验时的那种亲切感和精准度。作者似乎深谙“授人以渔”的道理，没有简单地给出标准答案，而是通过一系列精心设计的案例来引导读者自行构建知识体系。我尤其欣赏它在讲解复杂概念时所采用的类比手法，那些生动的比喻，瞬间就将抽象的分布式概念具象化了。比如，描述消息重试机制时，那个关于“迟到信件与催促电话”的比喻，让我一下子就抓住了异步通信中的关键时序问题。这种高效率的信息传递方式，极大地提升了我的阅读体验。它不卖弄术语，只注重有效沟通，使得即便是初次接触这类中间件的读者，也能迅速跟上节奏，而不是在晦涩的专业名词中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

读完前三分之一的内容后，我最大的感受就是作者对“工程实践的陷阱”有着超乎寻常的敏感度。很多新手在引入新技术时，往往只关注了“Happy Path”，而这本书却花了大篇幅讨论了极端情况下的处理逻辑。比如，在集群故障切换、网络分区恢复，以及海量数据下的慢消费者处理等场景，书中的描述详尽且充满实战教训。它没有避讳地指出哪些常见的配置优化是“饮鸩止渴”，哪些看似优雅的容错机制在特定负载下反而会成为性能瓶颈。这种坦诚和深刻的洞察力，让我对其中介绍的每一步优化和配置都充满了信任感。这对于我们团队来说至关重要，因为我们正面临着业务快速增长带来的系统压力，需要的是能够经受住真实世界考验的、健壮的解决方案，而不是实验室里的理论模型。这本书提供的正是这种“防弹衣”。

评分☆☆☆☆☆

@微信读书 2020年第4本书，首先要说本书不适合没有任何mq基础的读者阅读。前半部分像api介绍也像理解rocketmq的人的讲解。说了rocketmq的一些点，说得太泛，而又没到重点。比如作者说要设计一个高性能支持高并陉的mq不容易。那么不容易在哪？没说。后半部分的源码大部分只粗粗讲解，看到最后突然结束我都有点愕然，并不推荐阅读。

评分☆☆☆☆☆

内容简单；排班空隙巨大，有凑页数的嫌疑；代码大段，无诚意；自己的深入了解及原理讲解很少；比较浅；

评分☆☆☆☆☆

它什么都讲了，但是什么都没讲清楚 ~ 带着问题而来，很不幸，都没有得到解答： 1）所有逻辑队列共享一个 commitlog，那索引如何设计，如何保证高吞吐 2）相对于 kafa，主、从关系需要在配置时指定，topic 和逻辑队列需要通过命令指定，相对于 kafa 的自动分配，不觉得有何先进之处，为什么这么设计？ 3）和 kafka 相比，优势在哪？劣势在哪？ 4）主从同步模型（推 or 拉），是否具有类似 isr 的概念等等感觉所以这本书真没啥价值，相对于 kafka 的书（入《kafka权威指南》），差距不是一点半点

评分☆☆☆☆☆

讲解使用。但很多地方的源码贴的没头没尾的。解说也不觉得很深入的地方。

评分☆☆☆☆☆

本书逻辑非常不清晰，想到哪写到哪那种。先介绍消费者再介绍生产者是闹哪样？很多细节都是蜻蜓点水，不建议阅读。