RocketMQ 的 NameServer、存储模型与消息可靠性设计

「消息丢了」从来不是一个单点事故，而是生产端、Broker、消费端三个环节各自有各自的丢法。本文按这三方拆解 Kafka 的 acks 与 ISR、RabbitMQ 的 confirm、RocketMQ 的同步刷盘，以及消费端位移提交的经典陷阱，最后给出一套不丢消息的配置合同与工程取舍。

「先更新数据库再删缓存」几乎是每个人的默认写法，但为什么是这个顺序、残余的不一致窗口长什么样、延迟双删和 binlog 订阅各自在补什么洞——本文把缓存与数据库双写的四种时序逐一推演，讲清 Cache-Aside 的规矩从哪来、窗口怎么收敛，以及生产环境的组合拳与避坑清单。

用户双击了支付按钮、网关超时重试、支付回调第三次重发——三件事撞在同一毫秒，订单只该创建一次。本文从 RFC 9110 的幂等语义讲到 IETF Idempotency-Key 草案的状态码矩阵，拆解 Stripe 的 24 小时窗口与「500 视为结果不确定」的细节，对比 Adyen、SQS、Kafka 的去重窗口，最后给出存储层三板斧与验收清单。

从 sendfile 到 mmap：零拷贝如何减少上下文切换