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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

在分布式系统中由于相关联的多个服务所在的数据库互相隔离，数据库无法使用本地事务来保证数据的一致性，因此需要使用分布式事务来保证数据的一致性

RocketMQ（十一）：事务消息如何满足分布式一致性？

如果不使用保证顺序的手段，由于多队列、网络等因素可能会导致先处理支付订单的消息再处理创建订单的消息，这样就会导致处理失败

RocketMQ（十）：如何保证消息严格有序？

这里推荐一篇有关Java 集合Fail-Fast、Fail-Safe机制的文章：深入Java集合框架：解密List的Fail-Fast与Fail-Safe机制 文章列举Fail-Fast、Fail-Safe机制在不同容器中的实现，总结并对比机制的特点，提供单线程下避免Fail-Fast机制的方案，让我们在不同场景下能够选型更适合的容器进行使用

RocketMQ（九）：延迟消息是如何实现的？

这里推荐一篇JVM垃圾回收相关的文章：深入解析Java垃圾回收机制：原理、实现与优化策略 文章阐述了JVM垃圾回收的基本概念、机制以及设计原理，总结垃圾回收的算法与实现细节，以及优化策略

RocketMQ（八）：轻量级拉取消费原理

这里推荐一篇Java Optional的文章：深入探讨 Java 8 的 Optional：提高代码安全性与可读性 文章列举Java Optional的用法，优雅的进行防止空指针，链式调用的最佳实践，以及Optional存在的局限性

RocketMQ（七）：消费者如何保证顺序消费？

这里推荐一篇Java语法糖的文章：Java 语法糖：让开发更丝滑的“幕后操作” 文章列举常用的Java语法糖并分析优劣点，让我们的开发更加丝滑~

RocketMQ（六）：Consumer Rebalanc原理解析（运行流程、触发时机、导致的问题）

趁着1024程序员节，我们一起加足「码」力，揭秘RocketMQ中高吞吐量的并发消费原理

RocketMQ（五）：揭秘高吞吐量并发消费原理

上篇文章从Broker接收消息开始，到消息持久化到各种文件结束，分析完消息在Broker持久化的流程与原理

RocketMQ（四）：消费前如何拉取消息？（长轮询机制）

上篇文章我们分析完RocketMQ发送消息的原理，得到结果客户端会通过RPC组件向Broker进行通信

RocketMQ（三）：面对高并发请求，如何高效持久化消息？

上篇文章主要介绍消息中间件并以RocketMQ架构展开描述其核心组件以及MQ运行流程

RocketMQ（二）：揭秘发送消息核心原理（源码与设计思想解析）

在队列的基础上，加入生产者与消费者模型，使用队列作为载体就能够组成简单的消息队列，在队列中“运输”的数据被称为消息

RocketMQ（一）：消息中间件缘起，一览整体架构及核心组件

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