broker的数量最好大于等于partition数量一个partition最好对应一个硬盘，这样能最大限度发挥顺序写的优势。一个broker如果对应多个partition，需要随机分发，顺序IO会退化成随机IO。实验条件：3个Broker，1个Topic，无Replication，异步模式，3个Producer，消息Payload为100字节：第一阶段：当Partition数量小于Broker个数时，Partition数量越大，吞吐率越高，且呈线性提升。Kafka会将所有Partition均匀分布到所有Broker上，所以当只有2个Partition时，会有2个Broker为该Topic服务。

broker的数量最好大于等于partition数量一个partition最好对应一个硬盘，这样能最大限度发挥顺序写的优势。一个broker如果对应多个partition，需要随机分发，顺序IO会退化成随机IO。实验条件：3个Broker，1个Topic，无Replication，异步模式，3个Producer，消息Payload为100字节：第一阶段：当Partition数量小于Broker个数时，Partition数量越大，吞吐率越高，且呈线性提升。Kafka会将所有Partition均匀分布到所有Broker上，所以当只有2个Partition时，会有2个Broker为该Topic服务。

RabbitMQConsumer:AlreadyClosedException我有一个简单的RabbitMQ发布者和消费者代码，如下所示。首先，我在My_Tasks队列中创建了10条不同的消息。当我尝试逐个获取这些消息并且autoAck标志为false时，我可以读取第一条消息，但无法将确认发送到RabbitMQ服务器。我收到下面写的错误；出版商；123456789101112131415varqName="My_Tasks";using(varconnection=factory.CreateConnection()){  using(varchannel=connection.CreateM

RabbitMQConsumer:AlreadyClosedException我有一个简单的RabbitMQ发布者和消费者代码，如下所示。首先，我在My_Tasks队列中创建了10条不同的消息。当我尝试逐个获取这些消息并且autoAck标志为false时，我可以读取第一条消息，但无法将确认发送到RabbitMQ服务器。我收到下面写的错误；出版商；123456789101112131415varqName="My_Tasks";using(varconnection=factory.CreateConnection()){  using(varchannel=connection.CreateM

可能我们对RocketMQ的消费者认知乍一想很简单，就是一个拿来消费消息的客户端而已，你只需要指定对应的Topic和ConsumerGroup，剩下的就是只需要：接收消息处理消息就完事了。当然，可能在实际业务场景下，确实是这样。但是如果我们不清楚Consumer启动之后到底会做些什么，底层的实现的一些细节，在面对复杂业务场景时，排查起来就会如同大海捞针般迷茫。相反，你如果了解其中的细节，那么在排查问题时就会有更多的上下文，就有可能会提出更多的解决方案。关于RocketMQ的一些基础概念、一些底层实现之前都已在文章RocketMQ基础概念剖析&源码解析中写过了，没有相关上下文的可以先去补齐一部分

可能我们对RocketMQ的消费者认知乍一想很简单，就是一个拿来消费消息的客户端而已，你只需要指定对应的Topic和ConsumerGroup，剩下的就是只需要：接收消息处理消息就完事了。当然，可能在实际业务场景下，确实是这样。但是如果我们不清楚Consumer启动之后到底会做些什么，底层的实现的一些细节，在面对复杂业务场景时，排查起来就会如同大海捞针般迷茫。相反，你如果了解其中的细节，那么在排查问题时就会有更多的上下文，就有可能会提出更多的解决方案。关于RocketMQ的一些基础概念、一些底层实现之前都已在文章RocketMQ基础概念剖析&源码解析中写过了，没有相关上下文的可以先去补齐一部分