RocketMQ的消息存储是主要离不开CommitLog和ConsumerQueue这两个文件，他们相互配合完成数据的存储和读取。

为了了解其具体事项，我们以Commitlog的存储为例来说明RocketMQ是如何进行磁盘读写。Comitlog#putMessage首先，主要是将消息写入到MappedFile,内存映射文件。

RocketMQ的存储机制是所有的主题消息都存储在CommitLog文件中，也就是消息发送是完全的顺序IO操作，加上利用内存文件映射机制，极大的提供的IO性能。消息的全量信息存放在com

消息偏移量Offsetmessagequeue是无限长的数组，一条消息进来下标就会涨1，下标就是offset，消息在某个MessageQueue里的位置，通过offset的值可以定位到这条消息，或者指示Consumer从这条消息开始向后处理。messagequeue中的maxOffset表示消息的最大offset，maxOffset并不是最新的那条消息的offset，而是最新消息的offset+1

7.RocketMQ关键特性（1）单机支持1万以上持久化队列1.所有数据单独存储到一个CommitLog，完全顺序写，随机读。

RocketMQ本身的commitLog采用顺序存储消息的方式，如果在commitLog实现延迟消息，需要对commitLog排序等处理，这与RocketMQ的设计理念不合。

结果是from_branch的代码更新到to_branch,同时to_branch的commitlog加到from_branch的最前方。

在性能方面做的相关优化文章目录RocketMq架构Producer端相关实现Topic元数据缓存异步、单向(OneWay)发送Broker故障转移机制NameServer端相关实现Broker端相关实现顺序写CommitLog

1.MappedFile类属性说明dubbo的核心是spi，看懂了spi那么duboo基本上也懂了，对于rmq来说，它的核心是broker，而broker的核心是commitlog、consumequeue

一、接受到消息存储流程无论是Commitlog还是ConsumeQUeue还是IndexFile，都是固定长度，写满后创建新文件，文件名第一条消息对应的全局物理偏移量。校验消息。

系列rocketMq概念介绍rocketMq-namesrv介绍rocketMq-Topic创建过程rocketMq-producer介绍rocketMq-consumer介绍rocketMq-rebalance介绍rocketMq-并发消费过程rocketMq-串行消费过程rocketMq-broker介绍rocketMq-broker消息存储介绍rocketMq-commitLogrocket

1.Git本地库的创建：在本地库的文件夹下执行：gitinit2.Git添加文件与提交文件命令：gitaddfilenamegitcommit-m“commitlog”gitpush-uoriginmaster

任何消息在发送到Broker的master节点都要先落到commitlog中持久化，事务消息、延迟消息、主从日志同步模块从commitlog中读取数据进行处理。

每个节点的commitlog捕获写操作来确保数据持久性。数据先被写入memtable-内存中的数据结构，待该结构满后数据被写入SSTable-硬盘中的数据文件。所有的写内容被自动在集群中分区并复制。

2、关键类解释2.1、MappedFile2.2、MappedFileQueue2.3、CommitLog二、Broker接收消息1、调用链2、processRequest3、asyncProcessRequest4

RocketMQ的存储文件RocketMQ的存储文件包括CommitLog文件、ConsumerQueue文件和IndexFile文件。

，现在感觉真JB乱....有种想重新写的冲动(￣▽￣)所以从这篇文章开始估计会有好些内容是重复的正文了解过RocketMQ的原理或者看过我第一篇RocketMQ文章的应该知道ConsumeQueue是CommitLog

学习Git的基本使用方法,了解如何进行版本控制新建项目克隆项目到本地提交修改切换分支查看commitlog学习Python,在Gitlab上新建一个Python学习项目,并在学习Python的过程中配合使用

本篇文章将讲述，githubPullRequest合入后，原仓库的commitlog如何显示为一条线？

intlevel){this.putProperty(MessageConst.PROPERTY_DELAY_TIME_LEVEL,String.valueOf(level));}二、Broker保存消息CommitLog

Rocketmq的消息的存储是由consumequeue和commitLog配合完成的1）consumequeue消息的逻辑队列，相当于字典的目录用来指定消息在消息的真正的物理文件commitLog上的位置

一.消息存储commitLog：commitLog文件是消息持久化的表现形式。producer提交完消息后，broker会将消息首先持久化到commitLog中。commitLog的写入是顺序写入的。

一个顺序写的文件commitlog在每个节点上捕获写操作，以保

在前面Rocket与Kafka的对比之“拨乱反正”续篇中，我们已经提到了RocketMQ和Kafka在架构上面的一个巨大差异：Kafka是每个partition对应一个文件，而RocketMQ是把所有topic的所有queue的消息存储在一个文件里面，然后再分发给ConsumeQueue。存储上的巨大差异Kafka的存储下图展示了Kafka的存储结构:其中每个topic_partition对应一个

存储结构:commitlog最简单原始的偏移量存储机制,先存存再得到offset(偏移量),(参考文档http://blog.csdn.net/column/details/learningrocketmq.html

(1)CommitLog：消息主体以及元数据的存储主体，存储Producer端写入的消息主

1引言在seastar的commitlog中可以看到template-voiddo_not_optimize(T&v)+voiddo_not_optimize(constT&v){asmvolatile

前言RocketMQ的消息都是按照先来后到，顺序的存储在CommitLog中的，而消费者通常只关心某个Topic下的消息。

尊重他人，就事论事，对事不对人，毕竟每个人都写过烂代码；PR中的每一个commitlog都应该可以和代码对应，方便review；尽量不要发太大的PR，以免引起reviewer的恐慌；建议保证一个PR的粒度和专注

pg基本知识.md目录base:默认表空间global:共享系统表目录pg_clog:commitlog目录pg_log:系统日志目录，查询系统错误时可看，alert日志，慢日志，全量sql都在此pg_stat_tmp

一、StoreCheckpoint1、作用记录commitLog、ConsumeQueue、Index文件的刷盘时间点，当上一次broker是异常结束时，会根据StoreCheckpoint的数据进行恢复

subscriptionGroup.json4、加载consumerFilter.json5、判断abort文件是否存在：存在表示上一次broker是异常启动6、加载delayOffset.json7、加载commitLog

RocketMQ本身的commitLog采用顺序存储消息的方式，如果在commitLog实现延迟消息，需要对commitLog排序等处理，这与RocketMQ的设计理念不合。

在客户端发送消息的时候可以指定消息的tag，并根据消息的tag生成哈希值，为tagcode，存储在CommitLog中。所以tag过滤分为两部分：拉取过滤和消费过滤，

本文重点分析Broker接收到生产者发送消息请求后，如何存储在Broker上，本文暂不关注事务消息机制。RocketMQ的存储核心类为DefaultMessageStore,存储消息的入口方法为：putMessage在深入学习消息存储之前，我们先大概了解一下DefaultMessageStore的属性与构造方法。1.1DefaultMessageStore概要重要属性：1）messageStore

(1)CommitLog：消息主体以及元数据的存储主体，存储Producer端写入的消息主体内容,消息内容不是定长的。

RocketMQ的消息存储是由consumequeue和commitlog配合完成的。

产品组件组件组件组件组件组件组件RocketMQp(producer)c(consumer)brocker(支持pull和push，支持顺序行消费)NameServer(服务发现和服务路由，记录路由信息)CommitLog

(1)CommitLog：消息主体以及元数据的存储主体，存储Producer端写入的消息主体内容,消息内容不是定长的。

随着团队的变大，最近在开发过程中，越来越感觉到commitlog的重要性。之前的时候，团队内有人写中文log，有人写英文log；有人写的还算清晰，有人一笔更新bug就概括全貌。

Cassandra对数据的操作全部采用append的方式.当Cassandra的任何一个节点,接收到写请求时,其写数据的整个过程如下图所示:enterimagedescriptionhere1.将新记录写入CommitLog

RocketMQ消息存储部分中的关键技术—Mmap与PageCache、几种RocketMQ存储优化技术（包括预先创建分配MappedFile、文件预热和mlock系统调用）、RocketMQ内部封装类—CommitLog

ConsumeQueue的作用上一篇文章讲到Broker在收到消息后，通过MessageStore将消息存储到commitLog中，但是consumer在消费消息的时候是按照topic+queue的维度来拉取消息的

相对于持久化到远程的数据库或者KV来说，往本地磁盘文件持久化消息少去了网络开销以及因为带宽的原因影响到消息的发送和消费的TPS，但是相对而言想要设计一个能从本地磁盘高性能精确读和精确写的程序还是要下不少功夫的...1.构成以commitlog

本文整理自ApacheRocketMQ社区PMCMember刘振东在2019年1月12日ApacheRocketMQ开发者沙龙上海站的分享。通过本文，您将了解到：1.多副本技术的演进;2.DLedger的介绍；3.RocketMQonDLedger；4.社区发展；多副本技术的演进1.2Master/Slave多副本最早的是Master/Slave架构，即简单地用Slave去同步Master的数据，

Kafka中的日志就像数据库中的记录，或者是commitlog一样的日志，是按照时间顺序写入的，但是Kafka并不是直接将message直接写到日志里的，而是把消息和timestamp,version等信息一起放到

RocketMQ的主从同步机制如下：首先启动Master并在指定端口监听；客户端启动，主动连接Master，建立TCP连接；客户端以每隔5s的间隔时间向服务端拉取消息，如果是第一次拉取的话，先获取本地commitlog

通过自身namesrv进行节点协调，所以在协调节点的设计上rocket显得更加轻，存储方面，在rocketmq中，采用的是混合型的存储结构，即为Broker单个实例下所有的队列共用一个日志数据文件（即为CommitLog

该节点在数据目录，saved_caches，commitlog和提示中必须完全没有PREVIOUSDATA。添加先前用于测试的节点或已从另一个集群中删除的节点，会将较旧的数据合并到集群中，

整体流程主服务器Master启动，监听从服务器Slave的监听；从服务器Slave启动，主动向主服务器建立Tcp长连接，然后获取从服务器Slave的commitlog的最大偏移量，以此偏移量向主服务器Master