为了适应快速发展的行业生态系统的步伐，必须加快应用程序交付时间，而且必须不能以质量为代价。在更短的时间内达到质量的目的至关重要，因此质量保障倍受关注。为了满足对卓越质量和更快迭代的要求，越来越多的企业引入自动化，并将优先进行自动化测试。敏捷开发模型使其测试过程自动化变得越来越必要，但是最关键的方面是选择正确的测试自动化框架。
软件行业正迈向自主、快速、高效的未来。为了跟上这个高速前进的生态系统的步伐，必须加快应用程序的交付时间，但不能以牺牲质量为代价。快速实现质量是必要的，因此质量保证得到了很多关注。为了满足卓越的质量和更快的上市时间的需求，自动化测试将被优先考虑。对于微型、小型和中型企业(SMEs)来说，自动化自身的测试过程是非常必要的，而最关键的方面是选择正确的自动化测试框架。
免费的开源框架和工具由于其开源特性，现在逐渐成为自动化测试的首选解决方案。区别在于，你是喜欢使用类库编写一个全新的自动化测试框架，或者喜欢使用一个现成的工具。
很多使用过 Kafka 的网友都在鼓吹，Kafka 可以吊打一切其它 MQ。也造成了很多网友都觉得 Kafka 才是牛逼哄哄的存在，给很多在技术选型方面的人造成了误导。
数据对于我们的产品而言至关重要。数据分析帮助我们为使用我们服务的用户提供了流畅的体验。它也让工程师、产品经理、数据分析师、数据科学家可以在了解情况后作出明智的决定。数据分析影响了 App 的每一个界面：在主界面上显示什么，产品以什么顺序显示，向用户显示哪些相关的信息，什么妨碍了用户乘车或注册，诸如此类。
IM全称是『Instant Messaging』，中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代，生活中IM类产品已经成为必备品，比较有名的如钉钉、微信、QQ等以IM为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品，但其核心功能还是IM。还有一些非以IM系统为核心的应用，最典型的如一些在线游戏、社交应用，IM也是其重要的功能模块。可以说，带有社交属性的应用，IM功能一定是必不可少的。
WSO2的企业服务总线（ESB）的用户指南 用户指南介绍了如何配置WSO2 ESB使用基于Web的管理控制台。 WSO2的管理控制台已经过测试的Mozilla Firefox2.0，3.0和Internet Explorer 6.0，7.0的Web浏览器，分辨率为1024x768 1，WSO2 ESB安装和运行 参考前面的信息 2，访问ESB的基于Web的管理控制台 启动成功，输入https://localhost:9443/carbon即可登录 3，登录 使用admin admin登录 4，改变密
a. fork下来，起一个demo，上一个测试环境，遇到问题再去社区提问或找些实践文章；
RocketMQ使用了一种基于日志的存储方式，将消息以顺序写入的方式追加到文件中，从而实现高性能的消息存储和读取。
消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
自动化测试框架是用于创建和设计测试用例的一组准则或规则。该准则包括编码标准，对象存储库，测试数据处理方法，存储测试结果的过程或有关如何访问外部资源的任何其他信息。
本文来自 Apache RocketMQ 的资深用户丁威，他和 MyCat 的核心开发者周继锋合著了《RocketMQ技术内幕：架构设计与实现原理》一书，目的是希望用图解的方式梳理 RocketMQ的核心原理。
我们当前的IM虽然进行了微服务化，但是核心的消息投递模式仍然采用下图描绘的方式，参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》。
自动化测试系统是现代大型软件的必备设施，通用CAE仿真软件由于功能复杂，维护时间长，对计算结果要求高，因此必须要有自动化测试系统来维护产品的鲁棒性与精确性。除了测试系统以外，海量的测试算例也是重要的知识资产，需要投入大量的开发资源。笔者曾详细介绍了CAE软件的自动化测试相关内容，参见《快速创建WELSIM的回归测试算例》、《大型工程仿真CAE软件的自动化回归测试》二文。本文着重介绍运行工程仿真CAE软件的自动化测试。
Topic： topic就是一个消息主题，是一个逻辑概念，实际包含多个属于同一个topic下的消息。在rocketmq中，一个topic会分片到多个broker上，且在每个broker上继续分片成多个Queue，如下图。
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
ActiveMQ是最常用、特性最丰富的消息中间件，通常用于消息异步通信、削峰解耦等多种场景，是JMS规范的实现者之一。功能丰富到什么程度呢？支持大部分消息协议，而且支持XA。
MQ Push一条消息给消费者后，等待消费者的ACK响应，需要将消息标记为已消费。如果没有标记为消费，MQ会不断的尝试往消费者推送这条消息。
消息代理其实指的就是消息队列，但是我认为作者这里的代理，是给予系统架构位置考量的，因为消息中间件的本质就是作为不同服务之间交流的一种媒介。
自动化测试是指在没有任何人干扰的情况下，可以自动执行测试用例并获得测试结果的软件程序。
文章摘要：MQ分布式消息队列大致流程在于消息的一发一收一存，本篇将为大家主要介绍下RocketMQ存储部分的架构 消息存储是MQ消息队列中最为复杂和最为重要的一部分，所以小编也就放在RocketMQ系列篇幅中最后一部分来进行阐述和介绍。本文先从目前几种比较常用的MQ消息队列存储方式出发，为大家介绍RocketMQ选择磁盘文件存储的原因。然后，本文分别从RocketMQ的消息存储整体架构和RocketMQ文件存储模型层次结构两方面进行深入分析介绍。使得大家读完本文后对RocketMQ消息存储部分有一个大致的了解和认识。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅（如果有童鞋没有读过之前的文章，建议先好好读下之前小编写的篇幅或者其他网上相关的博客，把RocketMQ消息发送和消费部分的流程先大致搞明白）： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现） （6）消息中间件—RocketMQ消息消费（三）（消息消费重试）
公众号：FunTester，原创分享爱好者，腾讯云、掘金社区、开源中国推荐，知乎八级原创作者，主要方向接口功能、自动化、性能测试，兼顾白盒测试，框架开发，业务开发。工作语言Java和Groovy，欢迎关注。 GitHub地址 接口测试 接口功能测试 开源测试服务 使用springboot+mybatis数据库存储服务化 alertover推送api的java httpclient实现实例 接口自动化通用验证类 将swagger文档自动变成测试代码 httpclient处理多用户同时在线 使用httpclie
扫库的方案一般体量不大时可以使用，当业务发展到一定规模后就不再适用。对IM消息重发秒级别的定时需求，只能增加扫库的频率，但过于频繁的扫库很可能会将数据库拖垮。显然需要更优雅的技术方案解决定时任务问题。
问题导读 1.什么是Pulsar？ 2.Pulsar都有哪些概念？ 3.Pulsar有什么特点？ 4.Flink未来如何与Pulsar整合？ Apache Flink和Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式集成，以提供大规模的弹性数据处理。 在这篇文章中，我将简要介绍Pulsar及其与其他消息传递系统的差异化元素，并描述Pulsar和Flink可以协同工作的方式，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。 Pulsar简介 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统，由Apache Software Foundation管理。 Pulsar是一种用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本地支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 - 延迟，超过一百万个主题的无缝可扩展性，以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。现在让我们讨论Pulsar和其它pub-sub消息传递框架之间的主要区别： 第一个差异化因素源于这样一个事实：虽然Pulsar提供了灵活的pub-sub消息传递系统，但它也有持久的日志存储支持 - 因此在一个框架下结合了消息传递和存储。由于采用了分层架构，Pulsar提供即时故障恢复，独立可扩展性和无平衡的集群扩展。 Pulsar的架构遵循与其他pub-sub系统类似的模式，因为框架在主题中被组织为主要数据实体，生产者向主体发送数据，消费者从主题（topic）接收数据，如下图所示。
https://xie.infoq.cn/article/4061081a5ce66137a8c021994
Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，自称是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
上一篇了解了RocketMQ消息发送，本文开始聊聊消息发送到Broker端后，消息存储相关的逻辑。
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，本节将分别从RocketMQ的消息存储整体架构、PageCache与Mmap内存映射以及RocketMQ中两种不同的刷盘方式三方面来分别展开叙述。
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，将分别从RocketMQ的消息存储整体架构、PageCache与Mmap内存映射以及RocketMQ中两种不同的刷盘方式三方面来分别展开叙述。
一个IM系统不仅用于微信qq等聊天软件后台，更是经常存在于业务后台架构。比如说直播语音房，电商客服系统等。那么本文来探究一个线上可用性高的IM系统需要考虑哪些因素，以及需要哪一些组件。
消息队列（Message Queue，简称 MQ）是构建分布式互联网应用的基础设施，通过 MQ 实现的松耦合架构设计可以提高系统可用性以及可扩展性，是适用于现代应用的最佳设计方案。
前一篇文章中提到了消息可存储在队列索引或消息存储中，对于消息存储的方式，整体框架大概如下图所示：
从官方仓库 https://github.com/apache/rocketmq clone或者download源码。
Apache Kafka是一款基于日志的消息系统，后来Kafka发展成为了一个“distributed streaming platform”，包含了消息系统，存储系统和流处理系统三个功能。
每当出一个新的工具，很多人都会跟风学习，甚至盲目的迷信，以至于忽略了其本质，任何工具都有不足之处，对于用户而言，不足是正常的，我们需要了解之，然后在实践中发挥其长处，规避不足，从而实现在企业实践中的最佳实践！！！
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍，结合阿里中间件团队的访谈及分享，涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布，如下图所示：
消息队列(Message Queue)是一种在分布式系统中用于解耦和异步通信的技术。它允许应用程序发送和接收消息，而不需要直接相互通信。
Kafka和ActiveMQ是两种流行的消息中间件系统，都被广泛用于构建可扩展的、高性能的分布式应用。它们各自有着一些独特的优势和实现方式。
Apache Pulsar是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。腾讯数据平台部MQ团队对Pulsar做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面优化，目前已经在TDbank落地上线。本文是Pulsar技术系列中的一篇，主要简单梳理了Pulsar消息存储与BookKeeper存储文件的清理机制。其中，BookKeeper可以理解为一个NoSQL的存储系统，默认使用RockDB存储索引数据。
为了避免意外宕机以后丢失信息，需要做到重启后可以恢复消息队列，消息系统一般都会采用持久化机制。ActiveMQ 的消息持久化机制有 JDBC，AMQ，KahaDB 和 LevelDB，无论使用哪种持久化方式，消息的存储逻辑都是一致的。就是在发送者将消息发送出去后，消息中心首先将消息存储到本地数据文件、内存数据库或者远程数据库等再试图将消息发送给接收者，成功则将消息从存储中删除，失败则继续尝试发送。消息中心启动以后首先要检查指定的存储位置，如果有未发送成功的消息，则需要把消息发送出去。
基本概念 参考官网文档 整体架构 Producer：生产者 Consumer：消费者 Broker：负责消息存储、投递、查询 NameServer：路由注册中心。功能包括：Broker管理、路由信息管
消息队列是分布式系统中重要的中间件，在实现系统高性能，高可用，可伸缩性和最终一致性架构框架中扮演着重要角色。是大型分布式系统不可缺少的核心中间件之一。
一、问题思考 二、事务消息客户端发送流程 1.事务发送与普通启动差异 2.事务消息发送调用链 3.事务消息发送分析 4.事务消息发送结果分析 5.结束事务分析 三、事务消息服务端存储流程 1.事务消息存储调用链 2.事务半消息存储代码分析（一） 3.事务半消息存储代码分析（二） 四、事务消息服务端响应结束事务请求 1.处理未知类型请求 2.处理事务提交请求 3.处理事务回滚请求 五、事务消息服务端状态回查 1.事务回查线程类调用链 2.事务回查逻辑 3.客户端响应事务回查 六、事务消息交互示意图
前面已经介绍了 生产消息、存储消息 两大块内容，那接下来，我们白话一下RocketMQ是如何消费消息的，揭秘消息消费全过程。
首先，在 RocketMQ 集群中创建一个 Topic，叫做 MyTestTopic，配置如下图：
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