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商品名称：

 分布式中间件技术实战（Java版）

作者：

 钟林森

市场价：

 129.00

ISBN号：

 9787111641513

版次：

 1-1

出版日期：

 2019-12

页数：

 

字数：

 600

出版社：

 机械工业出版社

分布式服务架构：原理、设计与实战

内容简介
　　《分布式服务架构：原理、设计与实战》全面介绍了分布式服务架构的原理与设计，并结合作者在实施微服务架构过程中的实践经验，总结了保障线上服务健康、可靠的至佳方案，是一本架构级、实战型的重量级著作。

　　《分布式服务架构：原理、设计与实战》以分布式服务架构的设计与实现为主线，由浅入深地介绍了分布式服务架构的方方面面，主要包括理论和实践两部分。理论上，首先介绍了服务架构的背景，以及从服务化架构到微服务架构的演化；然后提出了保证分布式服务架构一致性的方案和模式，并介绍了互联网架构评审的方；后给出了一个简要的非功能质量的技术评审提纲。实践上，首先提供了一个互联网项目的性能和容量评估的真实案例，介绍了压测的方案设计和至佳实践，这些技术能够全面保证大规模、高并发项目的一致性、可用性和高并发性；然后讲解了大规模服务的日志的原理、设计与实践，包括ELK等框架的特点和使用方式等，并介绍了当前流行的APM的设计与实现，主要包括调用链和业务链的跟踪与恢复，涵盖了线上应急和技术攻关的流程及重点，也结合服务化线上应急过程进行分析并总结了其中需要用到的Java虚拟机、Linux和定制化脚本等命令，这些命令都是每个开发人员都会用到的解决线上问题的利器；后，阐述了服务的容器化过程，并详细介绍了敏捷开发流程和实现自动化的常用工具等，让读者既能学到架构设计的基础理论，也能结合书中的原理、设计与方来解决大规模、高并发互联网项目中的现实问题。

　　无论是对于软件工程师、测试工程师、运维工程师、软件架构师、技术经理、技术总监，还是对于IT人士来说，《分布式服务架构：原理、设计与实战》都有很强的借鉴性和参考价值。

目录
1章 分布式微服务架构设计原理 1

1.1 从传统单体架构到服务化架构 2

1.1.1 JEE架构 2

1.1.2 SSH架构 5

1.1.3 服务化架构 8

1.2 从服务化到微服务 11

1.2.1 微服务架构的产生 12

1.2.2 微服务架构与传统单体架构的对比 13

1.2.3 微服务架构与SOA服务化的对比 15

1.3 微服务架构的核心要点和实现原理 16

1.3.1 微服务架构中职能团队的划分 16

1.3.2 微服务的去中心化治理 18

1.3.3 微服务的交互模式 18

1.3.4 微服务的分解和组合模式 22

1.3.5 微服务的容错模式 35

1.3.6 微服务的粒度 41

1.4 Java平台微服务架构的项目组织形式 42

1.4.1 微服务项目的依赖关系 42

1.4.2 微服务项目的层级结构 43

1.4.3 微服务项目的持续发布 45

1.5 服务化管理和治理框架的技术选型 45

1.5.1 RPC 46

1.5.2 服务化 47

1.5.3 微服务 49

1.6 本章小结 52

2章 彻底解决分布式一致性的问题 54

2.1 什么是一致性 55

2.2 一致性问题 56

2.3 解决一致性问题的模式和思路 57

2.3.1 酸碱平衡理论 58

2.3.2 分布式一致性协议 61

2.3.3 保证终一致性的模式 67

2.4 时处理模式 75

2.4.1 微服务的交互模式 76

2.4.2 同步与异步的抉择 77

2.4.3 交互模式下时问题的解决方案 78

2.4.4 时补偿的原则 85

2.5 迁移开关的设计 87

2.6 本章小结 88

3章 服务化容量评估和性能保障 89

3.1 架构设计与非功能质量 90

3.2 全面的非功能质量需求 91

3.2.1 非功能质量需求的概述 91

3.2.2 非功能质量需求的具体指标 92

3.3 典型的技术评审提纲 97

3.3.1 现状 97

3.3.2 需求 98

3.3.3 方案描述 98

3.3.4 方案对比 99

3.3.5评估 100

3.3.6 工作量评估 100

3.4 性能和容量评估经典案例 100

3.4.1 背景 100

3.4.2 目标数据量级 101

3.4.3 量级评估标准 101

3.4.4 方案 102

3.4.5 小结 107

3.5 性能评估参考标准 108

3.5.1 常用的应用层性能指标参考标准 108

3.5.2 常用的层性能指标参考标准 109

3.6 性能测试方案的设计和佳实践 112

3.6.1 明确压测目标 112

3.6.2 压测场景设计和压测方案制定 114

3.6.3 准备压测环境 121

3.6.4 压测的执行 122

3.6.5 问题修复和优化 123

3.7 有用的压测工具 123

3.7.1 ab 123

3.7.2 jmeter 125

3.7.3 mysqlslap 125

3.7.4 sysbench 129

3.7.5 dd 134

3.7.6 LoadRunner 135

3.7.7 hprof 136

3.8 本章小结 138

4章 大数据日志的构建 140

4.1 开源日志框架的原理分析与应用实践 142

4.1.1 JDK Logger 142

4.1.2 Apache Commons Logging 143

4.1.3 Apache Log4j 147

4.1.4 Slf4j 156

4.1.5 Logback 160

4.1.6 Apache Log4j 2 164

4.2 日志的优化和佳实践 168

4.2.1 开发人员的日志意识 168

4.2.2 日志级别的设置 168

4.2.3 日志的数量和大小 169

4.2.4 切割方式 170

4.2.5 日志格式的配置 170

4.2.6 一行日志导致的线上事故 177

4.3 大数据日志的原理与设计 178

4.3.1 通用架构和设计 179

4.3.2 日志采集器 180

4.3.3 日志缓冲队列 186

4.3.4 日志解析器 187

4.3.5 日志存储和搜索 187

4.3.6 日志展示 188

4.3.7 监控和报警 188

4.3.8 日志的容量和性能评估 188

4.4 ELK的构建与使用 190

4.4.1 Elasticsearch 191

4.4.2 Logstash 193

4.4.3 Kibana 196

4.5 本章小结 198

5章 基于调用链的服务治理的设计与实现 199

5.1 APM简介 200

5.1.1的开源APM 200

5.1.2 国内商业APM产品的介绍 202

5.2 调用链跟踪的原理 203

5.2.1 分布式的远程调用过程 204

5.2.2 TraceID 207

5.2.3 SpanID 208

5.2.4 业务链 210

5.3 调用链跟踪的设计与实现 211

5.3.1 整体架构 211

5.3.2 TraceID和SpanID在服务间的传递 213

5.3.3 采集器的设计与实现 217

5.3.4 处理器的设计与实现 222

5.3.5 调用链的展示 225

5.4 本章小结 226

6章 Java服务的线上应急和技术攻关 227

6.1 海恩法则和墨菲定律 227

6.2 线上应急的目标、原则和方法 229

6.2.1 应急目标 229

6.2.2 应急原则 229

6.2.3 线上应急的方法和流程 230

6.3 技术攻关的方 233

6.4 环境搭建和示例服务启动 236

6.5 高效的服务化治理脚本 240

6.5.1 show-busiest-java-threads 240

6.5.2 find-in-jar 243

6.5.3 grep-in-jar 244

6.5.4 jar-conflict-detect 245

6.5.5 http-spy 247

6.5.6 show-mysql-qps 248

6.5.7 小结 249

6.6 JVM提供的监控命令 249

6.6.1 jad 249

6.6.2 btrace 250

6.6.3 jmap 252

6.6.4 jstat 255

6.6.5 jstack 256

6.6.6 jinfo 258

6.6.7 其他命令 258

6.6.8 小结 259

6.7 重要的Linux基础命令 260

6.7.1 必不可少的基础命令和工具 260

6.7.2 查看活动进程的命令 268

6.7.3 窥探内存的命令 270

6.7.4 针对CPU使用情况的监控命令 272

6.7.5 监控磁盘I/O的命令 273

6.7.6 查看网络信息和网络监控命令 275

6.7.7 Linux的工具 287

6.7.8 /proc文件 288

6.7.9 摘要命令 288

6.7.10 小结 290

6.8 现实中的应急和攻关案例 291

6.8.1 一次OOM事故的分析和定位 291

6.8.2 一次CPU 99%的线上事故排查 301

6.9 本章小结 304

7章 服务的容器化过程 306

7.1 容器vs虚拟机 306

7.1.1 什么是虚拟机 306

7.1.2 什么是容器 306

7.1.3 容器和虚拟机的区别 307

7.1.4 容器主要解决的问题 307

7.1.5 Docker的优势 310

7.2 Docker实战 311

7.2.1 Docker的架构 311

7.2.2 Docker的安装 315

7.2.3 Docker初体验 319

7.2.4 Docker后台服务的管理 322

7.2.5 Docker的客户端命令 328

7.2.6 Docker Compose编排工具的使用 372

7.3 容器化项目 379

7.3.1 传统的应用部署 380

7.3.2 将应用程序部署在虚拟机上 380

7.3.3 容器化部署应用 381

7.3.4 Docker实现的应用容器化示例 382

7.4 本章小结 384

8章 敏捷开发2.0的自动化工具 385

8.1 什么是敏捷开发2.0 385

8.1.1 常用的4种开发模式 385

8.1.2 什么是DevOps 390

8.1.3 敏捷开发2.0解决的问题 392

8.2 敏捷开发的自动化流程 393

8.2.1 持续集成 393

8.2.2 持续交付和持续部署 397

8.3 敏捷开发的常用自动化工具 400

8.3.1 分布式版本控制工具Git 400

8.3.2 持续集成和持续交付工具Jenkins 410

8.3.3 基础平台管理工具SaltStack 418

8.3.4 Docker容器化工具 421

8.4 本章小结 422



可伸缩服务架构：框架与中间件

内容简介
《可伸缩服务架构：框架与中间件》以高可用服务架构为主题，侧重于讲解高可用架构设计的核心要点：可伸缩和可扩展，从应用层、数据库、缓存、消息队列、大数据查询、分布式定时任务调度、微服务等层面详细讲解如何设计可伸缩、可扩展的框架，并给出在各个领域解决特定问题的方和实践总结。随着《可伸缩服务架构：框架与中间件》的出版，我们还开源了4个行之有效的互联网可伸缩框架，包括数据库分库分表dbsplit、缓存分片redic、的发号器vesta和消息队列处理机框架kclient，每个框架都开箱即用，也可以作为学习互联网平台化框架搭建的素材，更可以作为开发开源项目的示例。

《可伸缩服务架构：框架与中间件》的上册《分布式服务架构：原理、设计与实战》详细介绍了如何解决线上高并发服务的一致性、高性能、高可用、敏捷等痛点，《可伸缩服务架构：框架与中间件》与上册结合后可覆盖保证线上高并发服务的各个主题：一致性、高性能、高可用、可伸缩、可扩展、敏捷性等，每个主题都是一个方。充分理解这些主题，可保障线上服务健壮运行，对实现服务稳定性的n个9有着不可估量的作用。

无论是对于互联网的或者传统的软件工程师、测试工程师、架构师，还是对于深耕于IT的其他管理人员，《可伸缩服务架构：框架与中间件》都有很强的借鉴性和参考价值，是值得每个技术人员阅读的架构级技术书。

目录
1章 如何设计一款重复的高性能分布式发号器 1
1.1 可选方案及技术选型 2
1.1.1 为什么不用UUID 2
1.1.2 基于数据库的实现方案 2
1.1.3 Swflake开源项目 3
1.1.4 小结 4
1.2 分布式对发号器的基本需求 4
1.3 架构设计与核心要点 6
1.3.1 发布模式 6
1.3.2 ID类型 7
1.3.3 数据结构 7
1.3.4 并发 9
1.3.5 机器ID的分配 9
1.3.6 时间同步 10
1.3.7 设计验证 11
1.4 如何根据设计实现多场景的发号器 11
1.4.1 项目结构 12
1.4.2 服务接口的定义 14
1.4.3 服务接口的实现 15
1.4.4 ID元数据与长整型ID的互相转换 22
1.4.5 时间作 25
1.4.6 机器ID的生成 27
1.4.7 小结 32
1.5 如何保证性能需求 32
1.5.1 嵌入发布模式的压测结果 33
1.5.2 中心服务器发布模式的压测结果 33
1.5.3 REST发布模式（Netty实现）的压测结果 33
1.5.4 REST发布模式（Spring Boot + Tomcat实现）的压测结果 34
1.5.5 性能测试总结 34
1.6 如何让用户快速使用 35
1.6.1 REST发布模式的使用指南 35
1.6.2 服务化模式的使用指南 38
1.6.3 嵌入发布模式的使用指南 41
1.7 为用户提供API文档 43
1.7.1 RESTful API文档 44
1.7.2 Java API文档 45
2章 可灵活扩展的消息队列框架的设计与实现 49
2.1 背景介绍 50
2.2 项目目标 50
2.2.1 简单易用 50
2.2.2 高性能 51
2.2.3 高稳定性 51
2.3 架构难点 51
2.3.1 线程模型 51
2.3.2 异常处理 53
2.3.3 优雅关机 53
2.4 设计与实现 54
2.4.1 项目结构 54
2.4.2 项目包的规划 55
2.4.3 生产者的设计与实现 57
2.4.4 消费者的设计与实现 58
2.4.5 启动模块的设计与实现 67
2.4.6 消息处理器的体系结构 76
2.4.7 反机制 79
2.4.8 模板项目的设计 80
2.5 使用指南 82
2.5.1 安装步骤 82
2.5.2 Java API 83
2.5.3 与Spring环境集成 84
2.5.4 对服务源码进行注解 85
2.6 API简介 87
2.6.1 Producer API 87
2.6.2 Consumer API 88
2.6.3 消息处理器 88
2.6.4 消息处理器定义的注解 90
2.7 消息处理机模板项目 91
2.7.1 快速开发向导 91
2.7.2 后台监控和管理 92
3章 轻量级的数据库分库分表架构与框架 93
3.1 什么是分库分表 94
3.1.1 使用数据库的三个阶段 94
3.1.2 在什么情况下需要分库分表 95
3.1.3 分库分表的典型实例 96
3.2 三种分而治之的解决方案 97
3.2.1 客户端分片 97
3.2.2 代理分片 100
3.2.3 支持事务的分布式数据库 101
3.3 分库分表的架构设计 102
3.3.1 整体的切分方式 102
3.3.2 水平切分方式的路由过程和分片维度 106
3.3.3 分片后的事务处理机制 107
3.3.4 读写分离 119
3.3.5 分库分表引起的问题 119
3.4 流行代理分片框架Mycat的初体验 123
3.4.1 安装Mycat 123
3.4.2 配置Mycat 124
3.4.3 配置数据库节点 128
3.4.4 数据迁移 129
3.4.5 Mycat支持的分片规则 129
3.5 流行的客户端分片框架Sharding JDBC的初体验 138
3.5.1 Sharding JDBC简介 138
3.5.2 Sharding JDBC的功能 139
3.5.3 Sharding JDBC的使用 141
3.5.4 Sharding JDBC的使用限制 152
3.6 自研客户端分片框架dbsplit的设计、实现与使用 153
3.6.1 项目结构 154
3.6.2 包结构和执行流程 155
3.6.3 切片下标命名策略 159
3.6.4 SQL解析和组装 167
3.6.5 SQL实用程序 168
3.6.6 反实用程序 173
3.6.7 分片规则的配置 177
3.6.8 支持分片的SplitJdbcTemplate和SimpleSplitJdbcTemplate接口API 179
3.6.9 JdbcTemplate的扩展SimpleJdbcTemplate接口API 184
3.6.10 用于创建分库分表数据库的脚本工具 187
3.6.11 使用dbsplit的一个简单示例 192
3.6.12 使用dbsplit的线上真实示例展示 199
4章 缓存的本质和缓存使用的实践 201
4.1 使用缓存的目的和问题 202
4.2 自相似，CPU的缓存和架构的缓存 203
4.2.1 CPU缓存的架构及性能 205
4.2.2 CPU缓存的运行过程分析 206
4.2.3 缓存行与伪共享 208
4.2.4 从CPU的体系架构到分布式的缓存架构 218
4.3 常用的分布式缓存解决方案 221
4.3.1 常用的分布式缓存的对比 221
4.3.2 Redis初体验 225
4.4 分布式缓存的通用方法 229
4.4.1 缓存编程的具体方法 229
4.4.2 应用层访问缓存的模式 233
4.4.3 分布式缓存分片的三种模式 235
4.4.4 分布式缓存的迁移方案 238
4.4.5 缓存穿透、缓存并发和缓存雪崩 244
4.4.6 缓存对事务的支持 246
4.5 分布式缓存的设计与案例 248
4.5.1 缓存设计的核心要素 248
4.5.2 缓存设计的实践 250
4.5.3 关于常见的缓存线上问题的案例 253
4.6 客户端缓存分片框架redic的设计与实现 257
4.6.1 什么时候需要redic 258
4.6.2 如何使用redic 258
4.6.3 更多的配置 258
4.6.4 项目结构 260
4.6.5 包结构 261
4.6.6 设计与实现的过程 261
5章 大数据利器之Elasticsearch 268
5.1 Lucene简介 269
5.1.1 核心模块 269
5.1.2 核心术语 270
5.1.3 检索方式 271
5.1.4 分段存储 273
5.1.5 段合并策略 275
5.1.6 Lucene相似度打分 278
5.2 Elasticsearch简介 286
5.2.1 核心概念 286
5.2.2 3C和脑裂 289
5.2.3 事务日志 291
5.2.4 在集中写索引 294
5.2.5 集中的查询流程 295
5.3 Elasticsearch实战 298
5.3.1 Elasticsearch的配置说明 298
5.3.2 常用的接口 300
5.4 性能调优 305
5.4.1 写优化 305
5.4.2 读优化 308
5.4.3 堆大小的设置 313
5.4.4 服务器配置的选择 315
5.4.5 硬盘的选择和设置 316
5.4.6 接入方式 318
5.4.7 角色隔离和脑裂 319
6章 全面揭秘分布式定时任务 321
6.1 什么是定时任务 322
6.2 分布式定时任务 341
6.2.1 定时任务的使用场景 342
6.2.2 传统定时任务存在的问题 342
6.2.3 分布式定时任务及其原理 344
6.3 开源分布式定时任务的用法 347
6.3.1 Quartz的分布式模式 347
6.3.2 TBSchedule 356
6.3.3 Elastic-Job 365
7章 RPC服务的发展历程和对比分析 377
7.1 什么是RPC服务 378
7.2 RPC服务的原理 379
7.2.1 Sokcet套接字 379
7.2.2 RPC的调用过程 380
7.3 在程序中使用RPC服务 382
7.4 RPC服务的发展历程 383
7.4.1 一代RPC：以ONC RPC和DCE RPC为代表的函数式RPC 384
7.4.2 二代RPC：支持面对象的编程 388
7.4.3 三代RPC：SOA和微服务 398
7.4.4 架构的演进 402
7.5 主流的RPC框架 403
7.5.1 Thrift 403
7.5.2 ZeroC Ice 410
7.5.3 gRPC 418
7.5.4 Dubbo 430
8章 Dubbo实战及源码分析 436
8.1 Dubbo的种配置方式 437
8.1.1 XML配置 437
8.1.2 属性配置 440
8.1.3 API配置 441
8.1.4 注解配置 443
8.2 服务的注册与发现 446
8.2.1 注册中心 446
8.2.2 服务暴 449
8.2.3 引用服务 451
8.3 Dubbo通信协议及序列化探讨 455
8.3.1 Dubbo支持的协议 455
8.3.2 协议的配置方法 456
8.3.3 多协议暴服务 457
8.3.4 Dubbo协议的使用注意事项 458
8.3.5 Dubbo协议的约束 459
8.4 Dubbo中高效的I/O线程模型 459
8.4.1 对Dubbo中I/O模型的分析 459
8.4.2 Dubbo中线程配置的相关参数 460
8.4.3 在Dubbo线程方面踩过的坑 461
8.4.4 对Dubbo中线程使用的建议 462
8.5 集的容错机制与负载均衡 462
8.5.1 集容错机制的原理 462
8.5.2 集容错模式的配置方法 464
8.5.3 六种集容错模式 464
8.5.4 集的负载均衡 465
8.6 监控和运维实践 467
8.6.1 日志适配 467
8.6.2 监控管理后台 467
8.6.3 服务降级 473
8.6.4 优雅停机 475
8.6.5 灰度发布 475
8.7 Dubbo项目线上案例解析 477
8.7.1 线上问题的通用解决方案 477
8.7.2 耗时服务耗尽了线程池的案例 480
8.7.3 容错重试机制引发服务雪崩的案例 481
8.8 深入剖析Dubbo源码及其实现 483
8.8.1 Dubbo的总体架构设计 483
8.8.2 配置文件 486
8.8.3 Dubbo的核心RPC 488
8.8.4 Dubbo巧妙的URL总线设计 491
8.8.5 Dubbo的扩展点加载SPI 492
8.8.6 Dubbo服务暴的过程 493
8.8.7 服务引用 502
8.8.8 集容错和负载均衡 503
8.8.9 集容错 504
8.8.10 负载均衡 509
9章 高性能网络中间件 512
9.1 TCP/UDP的核心原理及本质探索 513
9.1.1 网络模型 513
9.1.2 UDP、IP及其未解决的问题 515
9.1.3 TCP详解 519
9.1.4 是否可以用UDP代替TCP 527
9.1.5 网络通信的不可靠性讨论 529
9.2 网络测试实践 530
9.2.1 网络测试的关键点 530
9.2.2 那些必不可少的网络测试工具 532
9.2.3 典型的测试报告 539
9.3 高性能网络框架的设计与实现 544
9.3.1 对代理功能的测试及分析 545
9.3.2 网络中间件的使用介绍 549
9.3.3 内存和缓存的优化 551
9.3.4 快速解析流数据 554

分布式消息中间件实践

内容简介
消息中间件是分布式中的重要组件，在实际工作中常用消息中间件进行间数据交换，从而解决应用解耦、异步消息、流量削峰等问题，实现高性能、高可用、可伸缩和终一致性架构。目前市面上可供选择的消息中间件有RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka、RocketMQ、ZeroMQ、MetaMQ等。本书结合作者近年来在实际项目中使用消息中间件的经历和踩过的一些坑总结整理而成，主要介绍消息中间件使用的背景、基本概念，以及常用的种消息中间件产品在各个业务场景中的使用案例。作为案例介绍，虽然不能对各种消息中间件产品的所有特性做详细说明，但是希望读者可以通过每章中的案例讨论和实践建议得到启发，为在实际工作中进行产品选型、业务场景方案制定、性能调整等提供思路。

目录
1章 消息队列
1．1间通信技术介绍
1．2 为何要用消息队列
1．3 消息队列的功能特点
1．4 设计一个简单的消息队列
1．4．1 消息处理中心
1．4．2 客户端访问
2章 消息协议
2．1 AMQP
2．2 MQTT
2．3 STOMP
2．4 XMPP
2．5 JMS
3章 RabbitMQ
3．1 简介
3．2 工程实例
3．2．1 Java访问RabbitMQ实例
3．2．2 Spring整合RabbitMQ
3．2．3 基于RabbitMQ的异步处理
3．2．4 基于RabbitMQ的消息推送
3．3 RabbitMQ实践建议
3．3．1 虚拟主机
3．3．2 消息保存
3．3．3 消息确认模式
3．3．4 消费者应答
3．3．5 流控机制
3．3．6 通道
3．3．7 总结
4章 ActiveMQ
4．1 简介
4．2 工程实例
4．2．1 Java访问ActiveMQ实例
4．2．2 Spring整合ActiveMQ
4．2．3 基于ActiveMQ的消息推送
4．2．4 基于ActiveMQ的分布式事务
4．3 ActiveMQ 实践建议
4．3．1 消息转发模式
4．3．2 消息积压
4．3．3 消息事务
4．3．4 消息应答模式
4．3．5 消息发送优化
4．3．6 消息消费优化
4．3．7 消息协议
4．3．8 消息持久化
5章 Kafka
5．1 简介
5．2 工程实例
5．2．1 Java访问Kafka实例
5．2．2 Spring整合Kafka
5．2．3 基于Kafka的用户行为数据采集
5．2．4 基于Kafka的日志收集
5．2．5 基于Kafka的流量削峰
5．3 Kafka实践建议
5．3．1 分区
5．3．2 复制
5．3．3 消息发送
5．3．4 消费者组
5．3．5 消费偏移量

6章 RocketMQ
6．1 简介
6．2 工程实例
6．2．1 Java访问RocketMQ实例
6．2．2 Spring整合RocketMQ
6．2．3 基于RocketMQ的消息顺序处理
6．2．4 基于RocketMQ的分布式事务
6．3 RocketMQ实践建议
6．3．1 消息重试
6．3．2 消息重复
6．3．3 集
6．3．4 顺序消息
6．3．5 定时消息
6．3．6 批量发送消息
6．3．7 事务消息

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