RocketMQ作为一款基于磁盘存储的中间件，具有无限积压能力，并提供高吞吐、低延迟的服务能力，其最核心的部分必然是它优雅的存储设计。本系列文章主要针对于RocketMQ的多个关键特性的实现原理进行深入介绍，并对消息中间件遇到的各种问题进行总结，阐述 RocketMQ如何解决这些问题。
之前的内容中我们主要针对于一些对安全性要求比较高的站点，可能会使用HTTPS（一种使用SSL通信标准的安全HTTP协议），针对于HTTP 协议和SSL标准相信大家都知道了，在这里我就不为大家进行介绍了，如果需要了解，大家可以查看一下相关的资料哈，但是对于使用Nginx配置https需要了解一下基础内容的。
之前的章节内容中【深入浅出学习透析Nginx服务器的基本原理和配置指南「初级实践篇 」】和 【深入浅出学习透析Nginx服务器的基本原理和配置指南「进阶实践篇」】，我们采用的proxy仅仅指向一个服务器。但是网站在实际运营过程中，大部分都是以集群的方式运行，这时需要使用负载均衡来分流。Nginx也可以实现简单的负载均衡功能。
针对于上一篇【Logback+Spring-Aop】实现全面生态化的全链路日志追踪系统服务插件「Logback-MDC篇」的功能开发指南之后，相信你对于Sl4fj以及Log4j整个生态体系的功能已经有了一定的大致的了解了，接下来我们需要进行介绍关于实现如何将MDC的编程模式改为声明模式的技术体系，首先再我们的基础机制而言，采用的是Spring的AOP体系，所以我们先来解决说明一下Spring的AOP技术体系。
日志追踪对于功能问题的排查和数据流转的路径分析时非常重要的，有了全链路日志追踪体系机制可以非常有效且快速的定位问题，但在多线程环境中，若没有相关成熟的框架的支持，想要实现日志追踪，就需要手动将主线程中的日志参数传递给子线程，接下来就在线程池场景下借助MDC实现了traceId参数的透传。
本文主要针对于Java官方文档中的先关的官方注释进行中英文互译，保证了源码坐着的设计思路以及相关知识技能介绍分析等，本文主要进行介绍AQS的源码官方注释的含义介绍，对Java技术有一定领悟的达人会有帮助！
消息的顺序性指的是在消息消费时，能按照发送的顺序来消费。例如：针对于商城服务的的下单到付款的流程中，会产生三条业务消息，它们分别是订单创建、订单付款、订单完成。消费时要按照这个顺序消费才能有意义，但是同时订单之间是可以并行消费的。这时候就必须要考虑保证消息有序，如下图所示。
很多小伙伴们跟我沟通说之前章节的介绍的proxy_pass介绍的并不是很详细和清晰，那么我们就针对于Nginx proxy_pass 使用在进行复习回顾一下。
在众多MQ的体系中，一般消息的流转过程为消息通过生产者发送到某一个主题（topic），对应的订阅该topic的消费者将会消费里面的消息。在介绍消费者的使用方法之前我们先回顾以下RocketMQ的消费机制以及相关的消费属性（消费组、消费位点等)。
Undertow 是红帽公司开发的一款基于 NIO 的高性能 Web 嵌入式服务器，红帽公司（RedHat）的开源产品，且是 WildFly8（JBoss）默认的 Web 服务器.；
ZGC是一个新兴的垃圾回收器，刚刚被Oracle官方在OpenJDK的方式进行开源传播，它主要是被Per Liden进行开发完成的。
Nginx (Engine X)是一个轻量级的Web服务器 、反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器、高性能的HTTP服务器，它以高稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名。
很多小伙伴们都跟我留言说过一个类似的问题，就是针对于任务调度框架而言的选取，很多公司都会采用任务调度框架的鼻祖Quartz，那么我们来梳理以下Java领域的任务调度框架吧。
相信每一个软件公司（企业）都希望可以确保开发及项目运行流程可以顺利，但是如果要完美完结那么需要其中会有很多的因素存在。包括，最佳实践、架构原则、服务治理以及其他决定性的因素。而其中服务治理指的是⽤来管理SOA（微服务）所采⽤和实现的重要环节和因素。下图就算是一个较为完整得RPC模型得服务治理体系机制。
接下来我就讲在之前工作中遇到的棘手问题和多年的技术积累总结成章，为大家输出一个Very「技术干货」的专栏【MySQL架构设计与调优深度历险】，笔者相信只要大家认真学习本专栏，就一定会有所收获，为未来在面试或者工作中优秀表现增光添彩、锦上添花。
• 有状态：服务器端需要保存请求的相关信息，每个请求可以默认地使⽤以前的请求信息 • ⽆状态：服务器端不记录请求的相关信息，服务器处理的内容完全来⾃请求所携带的信息，以及其他服务器端⾃身所保存的、并且可以被所有请求所使⽤的公共信息
⾼并发（High Concurrency）是互联⽹分布式系统架构设计中必须考虑的因素之⼀，它通常是指通过设计保证系统能够同时并⾏处理很多请求。⾼并发相关常⽤的⼀些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput，eg. RPS），每 秒查询率 QPS（Query Per Second），并发⽤户数等。
消息可靠性很大部分因素取决于数据的持久化，RocketMQ 的所有消息都是持久化的，先写入系统 PAGECACHE，然后刷盘，可以保证内存与磁盘都有一份数据，访问时，直接从内存读取。而对应的持久化而言，刷盘的策略又体现的非常重要。
RocketMQ主要通过MappedByteBuffer对文件进行读写操作。其中，利用了NIO中的FileChannel模型将磁盘上的物理文件直接映射到用户态的内存地址中（这种mmap的方式减少了传统IO将磁盘文件数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和用户应用程序地址空间的缓冲区之间来回进行拷贝的性能开销），将对文件的操作转化为直接对内存地址进行操作，从而极大地提高了文件的读写效率（正因为需要使用内存映射机制，故RocketMQ的文件存储都使用定长结构来存储，方便一次将整个文件映射至内存）。
我们主要以Seata的分布式事务框架进行介绍分析，相关的并且针对于其三种模式进行分别说明介绍。
实际运用理论时进行架构设计时，许多人容易犯“手里有了锤子，看什么都觉得像钉子”的错误，设计方案时考虑的问题场景过多，各种重试，各种补偿机制引入系统，导致系统过于复杂，落地遥遥无期。
基于MQ 的分布式事务方案其实是对本地消息表的封装，将本地消息表基于MQ 内部，其他方面的协议基本与本地消息表一致。
1. 事务协调者，向所有事务参与者发送事务内容，询问是否可以提交事务，并等待参与者回复。 2. 事务参与者收到事务内容，开始执行事务操作，将undo和redo信息记入事务日志中（但此时并不提交事务）。 3. 如果参与者执行成功，给协调者回复yes，表示可以进行事务提交。如果执行失败，给协调者回复no,表示不可提交。
单体应⽤往往使⽤统⼀的技术平台或⽅案解决所有的问题，团队中的每个成员都必须使⽤相同的开发语⾔和框架，要想引⼊新框架或新技术平台会⾮常困难。例如，⼀个使⽤Struts 2构建的、有100万⾏代码的单体应⽤，如果想要换⽤Spring MVC，毫⽆疑问切换的成本是⾮常⾼的。
要是说到Dubbo想必大家应该知道，它是一个Java技术领域的RPC框架，但是为什么今天要把它和云原生挂钩了呢？因为迎接着云原生的不断更新和升级，Dubbo没有停滞不前，创造了Dubbo3，它摒弃了之前的缺点，从而创造了更多更多的奇迹，特别是兼容了云原生技术。
消息过滤是指消息生产者向Topic中发送消息时，设置消息属性对消息进行分类，消费者订阅Topic时，根据消息属性设置过滤条件对消息进行过滤，只有符合过滤条件的消息才会被投递到消费端进行消费。消费者订阅Topic时若未设置过滤条件，无论消息发送时是否有设置过滤属性，Topic中的所有消息都将被投递到消费端进行消费。RocketMQ支持的消息过滤方式有两种，Tag过滤和SQL92过滤。
消息队列规范中描述的优先级是指在一个消息队列中，每条消息都有多个的Level，一般用整数来描述，优先级高的消息先发送，如果消息完全在一个内存队列中，那么在发送前可以按照优先级排序，令优先级高的先发送。
目前希望可以升级将Zookeeper中log4j的版本升级到log4j2版本，并且要避开相关的log4j2的安全隐患问题，此时需要考虑的就是针对于如何将无缝衔接log4j2的版本jar包的安装呢？我们接下来观察一下看看问题所在。目前我采用的环境是windows环境，不过也同样对其他操作系统有效，毕竟万变不离其宗嘛。
分析和理解 Kubernetes 的设计理念可以使我们更深入地了解 Kubernetes 系统，更好地利用它管理分布式部署的云原生应用，另一方面也可以让我们借鉴其在分布式系统设计方面的经验。
消息通过生产者发送到某一个Topic，如果需要订阅该Topic并消费里面的消息的话，就要创建对应的消费者进行消费。在介绍消费者的使用方法之前，我们先介绍消费组、消费位点、推和拉等概念。
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