RocketMQ的偏移量更新原理
引言RocketMQ的消息是存储于指定的MQ队列中，而消费端在消费消息时，也消费端在处理消息时，一个MQ队列，也只会被一个消费端订阅，同一个消费端可以处理同一个topic下的多个队列，当订阅的队列中有数据时，就会将获取到的数据提交到消费线程池进行处理，处理完成后，进行更新每个消费
AI 推理精细化流量治理实战 RocketMQ LiteTopic 的 千人千面 流控方案
作者：靖泉引言随着大模型推理服务成为主流，消息队列在 AI 场景下的精细化流量治理，正面临前所未有的挑战。传统互联网应用的业务流程固定、请求耗时短，消息队列的限流机制已相对成熟。然而，在 AI 推理场景下，业务流程高度动态、单次任务可持续数分钟甚至更久。
社区之声：一次 Agent 协作“翻车”，让我看懂了 RocketMQ 这次升级
本文转载自「老周聊架构」，作者：RiemannChow，已获授权转载。传统微服务：一个请求 100ms 返回，消息队列做削峰填谷。AI 应用：一个请求跑 30 分钟还没回来，中间断网了，重连后上下文全丢了，GPU 白烧了 30 分钟的钱。
日本儿童健康状况全球第一 得益于学校午餐
联合国儿童基金会近日发布的报告显示，日本的儿童健康状况位居全球之首，且儿童肥胖发病率极低。分析人士指出，这在很大程度上得益于全日本范围内实施的学校午餐制度。日本儿童在学校吃午餐。
百炼网关实践：用 RocketMQ LiteTopic 让限流比降了 10 倍
作者：不铭、文婷、稚柳百炼是阿里云的大模型服务平台，承载百万级用户同时调用千问等数十种大模型。
RocketMQ顺序消费的加锁机制
有开发者在使用RocketMQ的MessageListenerOrderly做顺序消费时，发现日志里同一个线程在同一毫秒内连续打印了多条消息：[ConsumeMessageThread_10] msg is :Hello RocketMQ 75[ConsumeMessageTh
.NET Core 集成 Kafka 全解析：从入门到生产实战
在微服务架构与实时数据处理场景中，消息队列是实现系统解耦、峰值削峰、异步通信的核心组件。Apache Kafka 作为一款高吞吐、高可用、可扩展的分布式消息队列，凭借其出色的性能和稳定性，成为企业级应用的首选。而 .
rocketMq整合springboot与介绍
1.rocketmq介绍1.1 核心概念broker是消息的中转中心，负责消息的存储以及转发NameServer主要负责对于数据源的管理，包括了对于Topic和路由信息的管理Producer消息的生产者，一般由业务系统来生产对应的业务消息。消费者进行数据的消费。
手把手教你：用 MCP Apps 把企业应用 UI 接入 WorkBuddy
最近，腾讯把 WorkBuddy 和企业微信打通了。大厂们对办公 Agent 的期待，显然不止于处理个人邮件和文档，还希望它深入企业业务流程，发挥更大的作用。毕竟，个人提效不等于组织提效。