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实现订阅关系一致 方案概述 订阅关系一致指的是同一个消费组下所有消费者所订阅的Topic、Tag必须完全一致。如果订阅关系不一致，消息消费的逻辑就会混乱，甚至导致消息丢失。 消费原理 RocketMQ为每个Topic划分了消息队列（Queue），队列数越大消费的并发度越大。一个消
通过消息幂等实现消息去重 方案概述 在RocketMQ的业务处理过程中，如果消息重发了多次，消费者端对该重复消息消费多次与消费一次的结果是相同的，多次消费并没有对业务产生负面影响，那么这个消息处理过程是幂等的。消息幂等保证了无论消息被重复投递多少次，最终的处理结果都是一致的，避免了因消息重复而对业务产生影响。
pic下设置不同的标签。标签能够有效保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同Topic的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。 Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类，关系如下图。 应用场景 在实际业务中，通过合理使用T
Array of Queue objects 关联代理的队列详情。 表5 Queue 参数 参数类型 描述 id Integer 队列ID。 lag Long 队列消费堆积总数。 broker_offset Long 队列消息总数。 consumer_offset Long 已消费消息数。
example, set environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment String ak = "{CLOUD_SDK_AK}"; //访问密钥ID。查看AK的方法请参见获取AK/SK。
产消息的性能越好。当磁盘性能达到瓶颈时，磁盘访问时延会增加，进而导致生产消息请求时延增加，严重情况下可能造成生产消息失败。 对消费RocketMQ实例消息的影响 RocketMQ消息落盘使用的是顺序写，在新的消息生产到消息队列上时，会先将消息保存在内存中。如果消费者在启动消费时从
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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处理效率。 外部IO操作型代码主要有以下业务操作： 读写外部数据库，例如对远程MySQL数据库读写。 读写外部缓存系统，例如对远程Redis读写。 下游系统调用，例如Dubbo的RPC远程调用，Spring Cloud对下游系统的HTTP接口调用。 提前梳理下游系统的调用逻辑，掌
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
在RocketMQ中，Topic与Tag都是业务上用来归类的标识，区分在于Topic是一级分类，而Tag可以理解为是二级分类。本章节介绍如何搭配使用Topic和Tag来实现消息过滤。 实现订阅关系一致 订阅关系不一致，可能导致消息消费逻辑混乱，消息被重复消费或遗漏。本章节介绍订阅关系一致的概念、原理以及实施方法。
本文档提供了分布式消息服务RocketMQ版API的描述、语法、参数说明及样例等内容。 分布式消息服务RocketMQ版持续增加新的功能，将不可避免对现有接口有所调整，比如增加响应参数。 为了减少接口变更带来的影响，除了分布式消息服务RocketMQ版自身尽量做到接口向下兼容的同时，用户在
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