解鎖 CKafka 事務能力的神秘面紗 在當今數字化浪潮下，分佈式系統已成為支撐海量數據處理和高併發業務的中流砥柱。但在這看似堅不可摧的架構背後，數據一致性問題卻如影隨形，時刻考驗着系統的穩定性與可靠性。 CKafka 作為分佈式流處理平台的佼佼者，以其高吞吐量、可擴展性和容錯性等特點備受青睞。而它的事務功能，就是解決數據一致性問題的 “秘密武器”。通過事務能力，CKafka 能確保一組消息要麼全
導語 在當今大數據和實時通信的時代，消息隊列在分佈式系統中扮演着至關重要的角色。CKafka 作為一種高性能、高可靠的消息中間件，被廣泛應用於各種業務場景中。然而，隨着業務的增長和數據流量的增加，CKafka 在生產者和消費者以極高的速度生產/消費大量數據或產生請求時，可能會導致 Broker上資源的過度消耗，造成網絡 IO 飽和等問題。為了避免這種情況對全量業務產生影響，CKafka 設計了一套
導語 在當今數字化時代，數據的產生和流動呈爆發式增長，消息隊列作為一種高效的數據傳輸和處理工具，在各種應用場景中發揮着關鍵作用。TDMQ CKafka 版作為一款分佈式、高吞吐量、高可擴展性的消息系統，100% 兼容開源 Kafka API 2.4、2.8、3.2 版本 ，基於發佈 / 訂閲模式，通過消息解耦，使生產者和消費者異步交互，無需彼此等待。憑藉高可用、數據壓縮、同時支持離線和實時數據處理
導語 在數字化時代，消息隊列系統已成為企業架構中不可或缺的一部分，其中，TDMQ CKafka 版作為一種高效、可擴展的分佈式消息系統，廣泛應用於各類業務場景中。上一篇我們深入探討了 TDMQ CKafka 版的生產實踐，從消息發送、分區策略到高可用性保障，全方位解析瞭如何在生產環境中高效利用 TDMQ CKafka 版。本文將接續前文，聚焦於 TDMQ CKafka 版的消費實踐，探討如何穩紮穩
導語 2025年6月起，騰訊雲 TDMQ RabbitMQ 版正式推出 Serverless 版本，該版本基於自研的存算分離架構，兼容 AMQP 0-9-1 協議和開源 RabbitMQ 的各個組件與概念，且能夠規避開源版本固有的不抗消息堆積、腦裂等穩定性缺陷，具有穩定、安全、靈活擴縮容等優勢。本文將全面解析 TDMQ RabbitMQ Serverless 版的核心特性、技術優勢及售賣形態。 T
導語 分佈式集羣限流是保障雲服務高可用性的核心技術手段，其意義不僅在於防止系統過載，更是構建彈性架構、優化資源效率、實現業務可持續性的關鍵策略。未來，隨着邊緣計算和 Serverless 的普及，限流技術將進一步與底層基礎設施深度融合，成為構建下一代高可用架構的核心基石。 騰訊雲 TDMQ RabbitMQ Serverless 版作為一款極致彈性、高性能且高可靠的消息中間件，通過提供穩定低延遲的
導語 RabbitMQ 作為開源消息隊列的標杆產品，憑藉靈活的路由機制與高可用設計，支撐着海量業務場景的消息流轉。而經典隊列（Classic Queue） 作為 RabbitMQ 最基礎、應用最廣泛的隊列類型，其底層存儲機制直接決定了消息處理的性能邊界與可用性上限。 理解經典隊列的存儲架構，不僅是掌握 RabbitMQ 核心原理的關鍵，更為生產環境的運維優化提供了理論支撐。本文將從文件目錄結構、存
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。騰訊雲消息隊列 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。 最初的消息隊列只支持簡單的在線消息收發，但隨着業務場景的豐富，越來越多的需求涌現，例如訂單超時處理、輕量級延時任務調度、定時通知推送等場景，這些場景都要求消息能夠延遲
引言 在分佈式架構系統中，確保跨服務應用的數據一致性始終是系統設計的核心挑戰之一。TDMQ RocketMQ 版作為一款基於 Apache RocketMQ 構建的企業級消息中間件，憑藉其高可用性和高可靠性特點，通過提供完善的事務消息機制，為這一難題提供了專業的解決方案。本文將結合核心源碼，深入解析 RocketMQ 事務消息的實現原理，希望能幫助開發者去構建更健壯的分佈式事務系統。 事務消息的概
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
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
導語 在 RocketMQ 的日常運維中，我們經常需要訪問不同的數據源來獲取診斷信息。傳統的方式往往需要編寫複雜的查詢語句，或者在多個系統之間切換，效率低下。為了解決這個問題，我們使用 LLM 結合 MCP 來實現高效的數據訪問。通過這種方式，可以用自然語言一站式查詢所需的信息，提高運維效率。 前言 在騰訊雲消息隊列團隊日常運維 TDMQ RocketMQ 版的過程中，經常需要訪問不同的數據源來獲
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
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
導語 在分佈式消息隊列 RocketMQ 中，ConsumeQueue（消費隊列） 是消息消費的核心組件之一。它作為 CommitLog 的索引機制，幫助消費者快速定位並拉取消息。如果沒有 ConsumeQueue，消費者將無法高效地從海量消息中篩選出自己訂閲的數據。 本文將基於 RocketMQ 5.0 源碼，深入探討 ConsumeQueue 的設計原理與實現細節。 為什麼需要 Consume
導語 騰訊雲消息隊列 MQTT 版（TDMQ MQTT 版）自年初商業化以來，受到了廣大物聯網開發者和企業用户的熱烈歡迎，憑藉其高可靠、低延遲的特性，已成功服務於智能家居、車聯網、工業物聯網等多個領域的客户。自6月起，TDMQ MQTT 版正式支持 5.0協議，為用户提供更智能的設備管理、更高效的網絡傳輸以及更精細化的運維監控能力，助力企業構建面向未來的物聯網通信基礎設施。 MQTT 協議的發展史
導語 Apache Pulsar 是一個多租户、高性能的服務間消息傳輸解決方案，支持多租户、低延時、讀寫分離、跨地域複製(GEO replication)、快速擴容、靈活容錯等特性。在很多場景下，用户需要使用到延遲消息，本文是 Pulsar 技術系列中的一篇，主要介紹 Pulsar 3.x 大規模延遲消息投遞的實現。 背景 之前有文章介紹過延遲消息的使用場景、使用方式以及實現原理，同時也提出了當時
