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08:42 AM · Nov 04 ,2025
wangying_5e4b645338a98 頭像 plcode 頭像 vivo_tech 頭像 alixitongruanjianjishu 頭像 jinyeyoudianerliang 頭像 xuxueli 頭像 u_39037 頭像 key3feng 頭像 jerrytse 頭像 u_16099244 頭像 jeecg 頭像 u_16213608 頭像

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u_16213608 頭像

mob64ca13fe62db - Redis 高級特性 Redis Stream使用

概念 Redis Stream 主要用於消息隊列（MQ，Message Queue），Redis 本身是有一個 Redis 發佈訂閲 (pub/sub) 來實現消息隊列的功能，但它有個缺點就是消息無法持久化，如果出現網絡斷開、Redis 宕機等，消息就會被丟棄。 簡單來説發佈訂閲 (pub/sub) 可以分發消息，但無法記錄歷史消息。

redis , 緩存 , 數據庫 , 後端開發 , 消息隊列 , Python

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alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - 百萬 TPS 服務發佈無感知！詳解輕量消息隊列無損發佈實踐

作者：辛八 前言 阿里雲輕量消息隊列（原 MNS）【1】是一款易集成、高併發、彈性可擴展的消息隊列服務，助力開發者在分佈式組件間高效傳遞數據，構建鬆耦合架構。它憑藉輕量化架構、高可靠性及動態彈性優勢，在業務異步處理、AI 場景（如 LLM 推理調度、GPU 資源調度）中實現規模化應用，服務涵蓋零售、金融、汽車、遊戲等領域的數千家企業客户。 本文將從開發者視角出發，深入解析輕量消息隊列中一項關鍵能力

雲原生 , 消息隊列

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key3feng 頭像

key_3_feng - RPC 與MQ 通信的微服務架構對比

基於 RPC 通信的微服務架構，其特點是一個服務依賴於其他服務返回的結果，只有依賴服務執行成功並返回後，這個服務才算調用成功。這種架構適用於用户請求是讀請求的情況，就像下圖所描述的那樣，比如用户的一次 Feed API 請求，會調用 Feed RPC 獲取關注人，調用 Card RPC 獲取視頻、文章等多媒體卡片信息，還會調用 User RPC 獲取關注人的暱稱和粉絲數等個人詳細

yyds乾貨盤點 , 運維 , 緩存 , rpc , 消息隊列

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jerrytse 頭像

JerryTse - 分佈式系統服務間通信方法

分佈式系統架構（或稱微服務架構）【1】是由多個小型的服務（微服務）組成單一系統的架構風格，既然是多個服務構成，必然涉及到服務間相同通信以完成特定的功能的情況。服務間通信的方式除了參考單體應用本地方法調用衍生出來的程過程調用（Remote Procedure Call）這種最主要的方式外，還有消息投遞、數據共享、分佈式鎖等，他們都是參考自進程內和進程間（IPC）通信方法，在跨進程間通信場景也發揮了重

通信 , 遠程調用 , 微服務 , 分佈式系統 , 消息隊列

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u_16099244 頭像

码海舵手之心 - 不同的租户的在VRF內建立BGP交換來實現不同租户的路由交換

1. 管道pipe：管道是一種半雙工的通信方式，數據只能單向流動，而且只能在具有親緣關係的進程間使用。進程的親緣關係通常是指父子進程關係。 2. 命名管道FIFO：有名管道也是半雙工的通信方式，但是它允許無親緣關係進程間的通信。 4. 消息隊列MessageQueue：消息隊列是由消息的鏈表，存放在內核中並由消息隊列標識符標識。消息隊列克服了

共享內存 , 雲計算 , 通信機制 , 雲原生 , 消息隊列

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plcode 頭像

wx65dfdaaec020c - 消息隊列性能優化與調優實戰指南

消息隊列性能優化與調優實戰指南 摘要 本文將深入探討消息隊列在生產環境中的性能優化策略，涵蓋Kafka、RabbitMQ、RocketMQ三大主流消息中間件的性能調優技巧。通過詳細的配置示例、性能測試數據和實戰案例，幫助開發者構建高性能、高可用的消息系統。 性能優化指標體系 關鍵性能指標定義 指標類別 具體指標 優化目

性能優化 , 後端開發 , 消息隊列 , kafka , Python

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jeecg 頭像

JEECG低代碼平台 - 【2025/11】GitHub 本月熱度排名前十的開源 Java 項目

本月 GitHub 熱度排名前十的開源 Java 項目介紹 在眾多開源項目中，Java 語言依然佔據重要地位。以下是 2025 年 11 月 GitHub 上熱度排名前十的 Java 開源項目簡介，這些項目涵蓋了自動化、防禦策略、身份管理、構建系統、消息隊列、測試框架、低代碼平台、AI 框架、流程編排等多個領域，展示了 Java 生態的多樣性和活躍度。 1、JeecgBoot / JeecgBo

自動化構建工具 , 多語言 , 測試開發 , 低代碼開發平台 , 消息隊列

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alixitongruanjianjishu 頭像

阿里云云原生 - 阿里雲消息隊列 Apache RocketMQ 創新論文入選頂會 ACM FSE 2025

近日，由阿里雲消息團隊發表的 Apache RocketMQ 創新論文被 CCF-A 類軟件工程頂級會議 FSE 2025 Industry Track 錄用。 ACM FSE（The ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering）是享有盛譽的國際學術會議，被《中國計算機學會推薦國際學術會議和期刊目

阿里雲 , 雲原生 , 消息隊列

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plcode 頭像

wx65dfdaaec020c - 消息隊列在物聯網(IoT)與邊緣計算中的深度應用

消息隊列在物聯網(IoT)與邊緣計算中的深度應用 摘要 本文將深入探討消息隊列在物聯網設備管理、邊緣計算、實時數據處理等場景下的高級應用模式。涵蓋MQTT協議集成、邊緣消息路由、設備管理、時序數據處理等關鍵技術，提供完整的物聯網消息架構解決方案。 物聯網消息架構設計 雲邊端協同架構 物聯網消息流架構 物聯網消息處理架構： ┌────────────────

物聯網 , 後端開發 , 消息隊列 , kafka , Python

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u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - HarmonyOS內核機制：事件循環、消息隊列與底層調度原理

引言：為什麼需要深入理解內核機制？ 在鴻蒙應用開發中，我們經常遇到這樣的場景：UI界面需要保持流暢響應，同時後台要進行大量數據處理；或者需要實現跨設備任務協同，保證多個設備間的任務有序執行。這些功能的實現，都離不開鴻蒙內核的事件循環、消息隊列和任務調度機制。 鴻蒙系統通過EventRunner + EventHandler體系構建了高效的消息隊列機制，配合優先級驅動調

優先級 , 移動開發 , Android , 消息隊列 , harmonyos , ui

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vivo_tech 頭像

vivo互聯網技術 - vivo Pulsar萬億級消息處理實踐（1）-數據發送原理解析和性能調優

作者：vivo 互聯網大數據團隊- Quan Limin 本文是vivo互聯網大數據團隊《vivo Pulsar萬億級消息處理實踐》系列文章第1篇。 文章以Pulsar client模塊中的Producer為解析對象，通過對Producer數據發送原理進行逐層分析，以及分享參數調優實戰案例，幫助讀者理解與使用好Producer，並體會到Producer對消息中間件系統穩定性以及處理性能所起

服務器 , 大數據 , JAVA , 消息隊列 , 後端

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data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 慢調用鏈診斷利器 - ARMS 代碼熱點

可觀測技術背景 從最早的 Google 發表的一篇名為《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》的論文開始，到後來以：Metrics（指標）、Tracing（鏈路追蹤）以及 Logging（日誌）三大方向互為補充的可觀測解決方案逐漸被業界所接受併成為事實標準。 基於上述全棧可觀測方案技術，診斷一個問題從之前

雲計算 , 阿里雲 , 雲原生 , 消息隊列 , 高可用

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wangying_5e4b645338a98 頭像

騰訊雲中間件 - 限流系列之四：TDMQ RocketMQ 版限流機制詳解與實踐教程

導語 隨着分佈式系統架構的普及，消息隊列已成為支撐大規模、高併發在線業務的核心組件之一。TDMQ RocketMQ 版作為一款高性能、高可靠的消息中間件，通過提供穩定、低延遲的消息服務，幫助企業輕鬆應對業務洪峯、實現系統解耦。然而，在高併發、大流量場景下，如何合理分配資源、防止系統過載成為保障服務穩定性的關鍵。為此，TDMQ RocketMQ 版引入了分佈式限流機制，通過動態調整客户端的發送與消費

騰訊雲 , rocketmq , 消息隊列

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u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android中Handler延遲機制的技術解析

在Android開發中，Handler的延遲機制是異步任務調度的核心工具，通過postDelayed()方法實現精準的時間控制。其原理基於消息隊列與線程協同，開發者需掌握其底層邏輯以避免常見陷阱。 一、延遲執行的核心實 postDelayed()方法通過向消息隊列插入帶時間戳的延遲消息實現定時執行。當系統時間到達指定延遲時間後，該消息才被取出並交由主線程處理。例如：

移動開發 , 子線程 , 主線程 , Android , 消息隊列

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u_39037 頭像

jimoshalengzhou - 消息隊列技術性詳細介紹

在現代互聯網架構中，消息隊列（Message Queue, MQ）是解耦服務、實現異步處理和流量削峯的重要手段。結合多語言微服務，Python、Java、C++ 和 Go 服務可以通過 MQ 實現高性能通信和任務調度。本文將分享消息隊列在多語言微服務中的應用實踐。 一、消息隊列優勢 服務解耦：發送方與接收方獨立運行，提高系統靈活性。

多語言 , 開發語言 , ruby , 消息隊列 , 前端開發 , 後端 , Javascript

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xuxueli 頭像

xuxueli - XXL-MQ v1.3.0 ｜ 分佈式消息隊列

Release Notes 1、【增強】消費者分組屬性 "group" 支持為空，為空時自動賦值UUID，方便實現多分組廣播消費； 2、【增強】海量數據堆積：消息數據存儲在DB中，原生兼容支持 "MySQL、TIDB" 兩種存儲方式，前者支持千萬級消息堆積，後者支持百億級別消息堆積（TIDB理論上無上限）； 3、【優化】消費者批量註冊發現，提高註冊發現性能； 4、【優化】消息流轉日誌格式

消息中間件 , 任務調度 , 消息隊列

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wangying_5e4b645338a98 頭像

騰訊雲中間件 - 限流系列之三：TDMQ for Apache Pulsar 限流技術深度解析

導語 在高速、高吞吐量的消息處理場景中，TDMQ Pulsar 版以其卓越的性能和可擴展性成為眾多企業的首選。然而，隨着生產者和消費者以極高的速度生產/消費大量消息，服務器資源如 CPU、內存、網絡及磁盤 IO 等可能會面臨飽和風險。為此，TDMQ Pulsar 版設計了完善的限流機制，以保護集羣資源，確保系統的全局穩定性。本文將深入探討 TDMQ Pulsar 版的集羣級與主題分區限流技術，並提

騰訊雲 , 消息隊列 , pulsar

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wangying_5e4b645338a98 頭像

騰訊雲中間件 - Apache RocketMQ 消息過濾的實現原理與騰訊雲的使用實踐

導語 本文將系統闡述 Apache RocketMQ 消息過濾機制的技術架構與實踐要點。首先從業務應用場景切入，解析消息過濾的核心價值；接着介紹 Apache RocketMQ 支持的兩種消息過濾實現方式，幫助讀者建立基礎認知框架；隨後深入剖析 SQL 語法過濾與標籤(Tag)過濾的技術實現的核心原理以及規則限制；最後介紹騰訊雲在消息過濾性能優化方面的具體實踐。 消息過濾的應用場景 消息過濾功能指

騰訊雲 , rocketmq , 消息隊列

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wangying_5e4b645338a98 頭像

騰訊雲中間件 - TDMQ RocketMQ 版訂閲關係一致性原理與實踐

導語 騰訊雲 TDMQ RocketMQ 版是基於 Apache RocketMQ 打造的滿足金融級高可靠的在線業務消息隊列產品，憑藉其高可用、高可靠等特性，被廣泛應用於金融、電商，社交等高併發場景，獲得了各行各業用户的廣泛認可。在實際使用中， 訂閲關係不一致是開發者經常容易遇到的一個問題，可能會導致消息消費異常、消息丟失等現象。 本文將深入解析訂閲關係一致性的核心要點，從定義與約束機制，到底層實

騰訊雲 , rocketmq , 消息隊列

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u_15870054 頭像

u_15870054 - RocketMQ 重試機制詳解及最佳實踐

本文已被收錄至「RocketMQ 中文社區」技術專欄，該平台提供更多系統性學習資料和答疑💪 引言 本文主要介紹在使用 RocketMQ 時為什麼需要重試與兜底機制，生產者與消費者觸發重試的條件和具體行為，如何在 RocketMQ 中合理使用重試機制，幫助構建彈性，高可用系統的最佳實踐。 RocketMQ 的重試機制包括三部分，分別是生產者重試，服務端內部數據複

rocketmq , mq , 開源 , 雲原生 , 消息隊列

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lazytimes 頭像

阿東 - 《數據密集型應用系統設計》消息代理

《數據密集型應用系統設計》消息代理 引言 消息代理其實指的就是消息隊列，但是我認為作者這裏的代理，是給予系統架構位置考量的，因為消息中間件的本質就是作為不同服務之間交流的一種媒介。 介紹 消息代理可以看作是 處理數據流進行優化的數據庫。 消息代理通常部署在獨立的服務器當中，無論是生產者還是消費者，都有可能來自於不同的服務。整個流程通常為生產者生產數據通過消息代理當中，消費者連接消息代理接受生產者數

讀書 , 讀書筆記 , 消息隊列

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wangzhongyang_go 頭像

王中陽講編程 - 騰訊面試：大廠必問消息隊列場景面試題

今天，我將那些大廠必問的消息隊列的場景問題為大家整理出來,本文將跟大家一起來探討如何回答這些問題。 為什麼要使用消息隊列？ 保證消息有序，一個topic只能有一個partition嗎？(消息順序) 業務突然增長，導致消息消費不過來怎麼辦？(消息積壓) 生產者收到寫入成功響應後消息一定不會丟失嗎？(消息丟失) 高併發場景下怎麼保證消息不會重複消費？(重複消費) 如何

騰訊 , 面試問題 , 消息隊列

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plcode 頭像

wx65dfdaaec020c - 微服務消息隊列監控與運維實戰指南

微服務消息隊列監控與運維實戰指南 摘要 本文將深入探討微服務架構下消息隊列的監控體系構建、運維管理策略以及故障應急處理方案，通過完整的監控指標、自動化運維腳本和實戰案例，幫助構建穩定可靠的消息中間件運維體系。 監控體系架構設計 多維度監控指標採集 監控架構全景圖 監控數據流架構： ┌─────────────────────────────────────

bash , 後端開發 , 消息隊列 , kafka , Python

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u_16099229 頭像

架構設計師之光 - RabbitMQ基礎篇(六)-不公平分發

一、前言 在使用 RabbitMQ 構建消息隊列系統時，很多人都知道它有“輪詢分發（Round-Robin Dispatching）”機制。 也就是説： 如果有多個消費者同時訂閲同一個隊列，RabbitMQ 會盡量讓每個消費者輪流接收相同數量的消息。 聽起來很“公平”，但實際運行中你可能會發現——

Spring Boot , rabbitmq , 後端開發 , 消息隊列 , 分佈式 , spring cloud , Python

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