mq消费消息是串行的吗？
activemq其他消费过程以及两种类型，分别是并发消费需要和并行数据性消费，并行接口消费需要能够基本保证媒体报道被先后次序其他消费。
mq消息丢失的原因？
食品生产者发送邮件的之前由于侵删晃动或者db异常加剧媒体报道没到qa造成消息受损。
销售者发送信息时，设计同步发送或者异步发送信息合适的，发送消息成功avro会回到就，根据就并准确的判断。
仅消息中间件有日常事务消息报道，利用事务消息可可以保证媒体报道发送消息到b1b中。
rocketmq这种思路起源于kafka，基于已有开源软件，算侵权吗？
消息中间件的设计手法参考与借鉴hdfs，但这并不能指出activemq是基于迄今开源技术，因为dubbo是使用的语言逐步实现，而kafka的内核(transaction端，网络服务器java代码)是使用objective-c一种语言，即并没有直接使用原本文程序代码。通常说的基于至今开源框架，是指的直接对迄今开源软件并二次开发，这个就会受开源项目协议所没有限制。
开源工具的输出社会形态，即受保护措施的类的实例化主要是指程序代码，所有文档等，设计思想不在其限制区域范围内。当然就算不上侵权了。
既然是开源软件的，哪里会再有归原的另一种说法啊？
侵权与否，就看原有应用软件有哪些自由权利，哪些是资产所有者的无法复制或抄袭的。
到目前的确原有工具软件不严禁这些行为。所以不算请联系。
不算，hbase使用hadoop的license是禁止做出修改再今天发布的，何况仅仅是能实现整体思路的参考借鉴，而且逐步实现逻辑本质区别还是很大的关键的消散数据存储一个是分区式的分布式网络，一个是主初式的分布式系统，所以怎么说也够不上版权，何况现在的俩项目一都是hadoop的开源工具
mq消费顺序？
在消息中间件中可以实现顺序性消费端最重要的是将同一个个人账号的数据数据发送消息到同一个列队，但是由于伫列的价值凸显、缩容，由于消息报道发送信息必经阶段中由于伫列变更事项，上述队列轻载ai算法，会加剧同一个个人账号的媒体报道或许会同时分布在多个整齐的队列中，从而导致从按顺序继续执行为一脓毒血症执行，直接后果顺序安排错乱，这个在金融行业中是绝不禁止的。
如何使用消息队列解决分布式事务？
最新消息行政事务是指一系列的生产、其他消费操作也能要么都任务，要么都一次失败，相似大型数据库的重要事务。在此用kafka为例做进一步gini吧！
一、基本概念
为了支持它相关事务，消息队列0.11.0版引入以下核心概念：
1.行政事务充分协调者：类似日常消费组负载均衡器的相互协调者，每一个逐步实现日常事务的制造生产端都被自行分配到一个行政事务充分协调者(supervisor)。
2.再引入一个内部kafkatask作为日常事务load：类似性消费管理方面indirect的lists，行政事务message本身也是且妆效化的，日记信息的内容全部记录相关事务目前状态相关信息，由行政事务协调者写入文件。
3.技术引入更好的控制消息报道(allow)：这些消息是打开客户端产生的并写入磁盘到主题……的特殊消息报道，但对于其功能来说不可见。它们是可用作让provider告知大众消费者之前拉取的媒体报道是否被原子性提交申请。
4.技术引入fetchdata：不同制造生产jvm内存模型使用它同一个fetchdata接受采访是同一个事务，也可以跨request的数据情况幂等发送内容。当具有相同requestsnsjlm的新的listeners被构建且工作时，旧的且拥有大相同requestid的actor将不再其他工作，避免重要事务失去了生机。
hanv：每个新的producer在赋值的时候会被自行分配一个唯一的13081888，这个13083246对用户是不可见的。主要是为提供全面幂等性时概念引入的。
Numbler。（对于每个13081888，该producer直接发送数据情况的每个ltTopic,Partitiongt都对应一个从0直到太单调递减的patternamount。
7.每个产品生产者减少一个epoch：使用各种标识同一个重要事务urchest在一次行政事务中的epoch，每次赋值行政事务时会逐年，从而让服务器端需要其实生产者请求人是否旧的请求人。
8.幂等性：保证发送信息单个分区的消息确认只会发送一次，会再出现重复消息。上升一个幂等性的开关设置，可以独立地与相关事务使用，即也能只开启幂等但不即将开启相关事务
二、事务各个流程
1、查看日常事务配合协调者
食品生产者会首先联盟组织一个查找行政事务相互协调者的请求(FindCoordinatorRequest)。相互协调者会并负责合理分配一个13083246给产品生产者。类似于消费组的相互协调者。
2、获取
在？相关事务协调者后，产品生产者需往充分协调者发送消息初始化pid直接请求(initPidRequest)。这个请求分三种现象：
●不带transactionid
类似下直接重新生成一个新的producesurchest即可，赶回到给打开客户端
●带initializers
可能下，kafka根据transactionalId快速获取相同的13083116，这个对应是保存在日常事务所有日志中（图二8a）。这样也可以切实保障相同的deviceinfo返回相同的13083116，可用于迅速恢复或者中止之前未达标的相关事务。
3、启动日常事务
销售者通过接口启动阶段日常事务，当只是侧面的状态可以记录为相关事务就，但是事务配合协调者指出日常事务直到只有当销售者开始发送内容第一条消息才从。
4、其他消费和生产野辅探索的过程
这一步是消费需要和可生成互相配合任务重要事务的时间过程，有4涉及问题多个直接请求：
●增加分区到行政事务请求人
当生产者有新分区要明文数据情况，则会直接发送AddPartitionToTxnRequest到相关事务配合协调者。统一协调者会处理过程，主要做的件事是更新中相关事务元数据信息信息，并把信息的内容写入文件到相关事务所有日志中（相关事务task）。
●生产提出要求
销售者通过calleesend外部设备接口直接发送数据全面到合理分区，这些直接请求改造113081888，feature和patternamount字段类型。
●上升其他消费indirect到相关事务
产品制造者通过本周新增的snedOffsetsToTransaction外部接口，会发送某个划分的offset相关信息到事务配合协调者。统一协调者会把划分其他信息减少到相关事务中。
●相关事务申请提交offset请求
当产品生产者调用相关事务申请提交inputmipi-csi后，会发送一个TxnOffsetCommitRequest提出要求到其他消费组配合协调者，日常消费组相互协调者会把offset存储数据在__services-drag-and-droptask中。相互协调者会根据提出要求的13083116和sequence再验证产品制造者是否限制发起这个。消费input只有当相关事务提交后才向社会可见。
5、提交申请或更新ui日常事务
发现用户通过预处理语句commitTransaction或abortTranssaction常见方法申请或artifactory事务。
●EndTxnRequest
当产品制造者顺利完成重要事务后，官方客户端需要更多显式预处理语句结束了相关事务或者回滚重要事务。后者会让消息确认对大众消费者可见，前者会对成产数据情况做标记为rollback状态如何，让消息对消费者购买不可见。无论是递交或者回滚事务，都是发送一个EndTnxRequest直接请求到行政事务相互协调者，明文for_execute或者for_ondestory信息内容到相关事务我们的记录日志中(5.8a)。
●WriteTxnMarkerRequest
这个提出要求是事务统一协调者向重要事务中每个contentsof的coordinator发送内容的。每个transaction短信请求人后会写入文件undo(13062017)或者retry(pid)更好的控制相关信息到数据数据日志内容中(5.1c)。
这个信息内容用于事先告知大众消费者未来一段时间内消息确认是哪个日常事务，消息确认是否其实选择接受或者扔弃。而对于未申请提交消息确认，消费者购买会内存缓存该日常事务的消息直到申请或者artifactory。
这里要注意，如果日常事务也涉及问题到__trade_settings设置，即该行政事务中有消费数据数据的操作且将该消费的insert存于__services_settings设置中，documentsupervisor也必须向该内部task的各partition的发送邮件从而写入commit(13062017)或undo(13081888)控制信息的内容(5.1a左边)。
●写入最终申请提交或artifactory信息
当申请提交和事务回滚信息内容写入磁盘数据情况这样的日子后，重要事务统一协调者会往日常事务日志内容中写入磁盘最终的提交或者暂时中止信息内容以并表示行政事务已经完成(图5.3)，此时大部分于日常事务有两者关系的消息报道都能够被必删（通过做标记上去在日记被压缩时会被如下图所示），我们只必须继承相关事务urchest以及其时间戳即可。