Apache RocketMQ支持SQL和Tag两种消息过滤方式，适用于多消费组选择性消费同一Topic消息的场景。Tag过滤通过哈希码快速匹配，性能高但限制较多；SQL过滤支持复杂条件，灵活性更强但性能稍逊。合理划分主题和Tag标签，结合业务需求选择过滤方式，可有效提升消息处理效率。腾讯云还优化了消息过滤轨迹展示，便于用户区分消息是否被过滤。

这篇文章将通过图文结合的形式，深度解析分布式消息队列RocketMQ的运行原理。从Producer、Broker、Consumer三个模块出发，详解消息的写入、同步和消费流程，旨在为读者揭示其运行原理与机制。

在开源的 Apache RocketMQ 中，我们已经引入了 DLedger和 SOFAJRaft来作为 Raft算法的具体实现，以支撑系统高可用。

RocketMQ的消息回溯功能大家有没有接触过呢？本文将从实践与源码两个方面为大家揭晓其中的奥秘。

本文探讨一款分布式、队列模型的消息中间件。RocketMQ设计用于高度可扩展的分布式系统，旨在解决应用解耦、流量削峰及确保分布式环境下的最终一致性等问题。这不仅有助于开发者理解其工作原理，也为想深入优化或定制消息中间件的用户提供宝贵资料。

本文从RocketMq消息存储的精细设计出发，揭秘CommitLog与ConsumerQueue如何携手实现高效存储与快速消费，旨在为读者搭建起通往RocketMq核心原理的桥梁，激发进一步探索的兴趣。

RocketMQ 的流存储的特性，既包含功能层面，提供流式的访问接口、状态存储、数据治理的能力，也包括了流的弹性、流的高吞吐能力。

RocketMQ 的存储在云原生时代的演进中遇到了更多的有趣的场景和挑战，这是一个需要全链路调优的复杂工程。

RocketMQ 是阿里巴巴旗下一款开源的 MQ 框架，经历过双十一考验，由Java 编程语言实现，有非常完整的生态系统。

本文介绍的 MetaQ/RocketMQ 是侧重于维持消息一致性和高可靠性的消息队列中间件，帮助大家对队列设计的理解。

本文从开发者的角度深入解析了基于netty的通信模块, 并通过简易扩展实现微服务化通信工具雏形, 适合于想要了解netty通信框架的使用案例, 想了解中间件通信模块设计, 以及微服务通信底层架构的同学。希望此文能给大家带来通信模块架构灵感。

为什么在“双11”抢红包活动及大型数据系统中总是出现 RocketMQ 的身影？ RocketMQ Connect在RocketMQ生态中扮演什么角色？本文在解答的同时介绍OceanBase与RocketMQ如何集成及能解决哪些问题。

本文简单介绍了 DLedger 基于 Raft 协议实现的 Leader 选举机制，让大家深入地理解分布式系统中的 Leader 选举过程。然而如何在实际场景下选取、优化和扩展分布式一致性算法，都是非常值得探讨的问题。

本文详细介绍 RocketMQ 多级存储设计与实现。

RocketMQ的快速失败机制是当broker处理请求过慢时，为了防止客户端请求在broker端堆积，造成broker不能响应，而采取的剔除部分超时客户端请求的机制，其本质是RocketMQ为了保护broker而采取的限流策略。

​HunterConsumer和HunterProducer组件主要是利用AOP思想实现，它使开发人员在编写业务逻辑时可以专心于核心业务，而不用过多的关注于一些非业务的重复代码，这不但提高了开发效率，而且增强了代码的可维护性。