剖析关于这个事儿，我们一个一个来梳理吧，先假设一个场景，我们现在消费端出故障了，然后大量消息在 mq 里积压，现在出事故了，慌了。 大量消息在 mq 里积压了几个小时了还没解决几千万条数据在 MQ 里积压了七八个小时，从下午 4 点多，积压到了晚上 11 点多。这个是我们真实遇到过的一个场景，确实是线上故障了，这个时候要不然就是修复 consumer 的问题，让它恢复消费速度，然后傻傻的...

剖析我举个例子，我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统，压力还是非常大的，日同步数据要达到上亿，就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去（mysql -> mysql）。常见的一点在于说比如大数据 team，就需要同步一个 mysql 库过来，对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作。 你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了...

如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？

总结一些Kafka常见问题

“RabbitMQ？”“Kafka？”“RocketMQ？”…在日常学习与开发过程中，我们常常听到消息队列这个关键词。我也在我的多篇文章中提到了这个概念。可能你是熟练使用消息队列的老手，又或者你是不懂消息队列的新手，不论你了不了解消息队列，本文都将带你搞懂消息队列的一些基本理论。如果你是老手，你可能从本文学到你之前不曾注意的一些关于消息队列的重要概念，如果你是新手，相信本文将是你打开消息队列大门的一板砖。