RocketMQ 逻辑部署结构
Producer Group（生产者组）
用来表示一个发送消息应用，一个 Producer Group下包含多个Producer实例，可以是多台机器，也可以是一台机器的多个进程，或者一个进程的多个Producer对象。
一个 Producer Group 可以发送多个 Topic 消息，Producer Group 作用如下：
- 标识一类 Producer
- 可以通过运维工具查询这个发送消息应用下有多个 Producer 实例
- 发送分布式事务消息时，如果 Producer 中途意外宕机，Broker 会主动回调 Producer Group 内的任意一台机器来确认事务状态。
Consumer Group（消费者组）
一个Consumer Group 用来表示一个消费消息应用，一个Consumer Group 下包含多个 Consumer 实例，可以是多台机器，也可 以是多个进程，或者是一个进程的多个 Consumer 对象。一个 Consumer Group 下的多个 Consumer 以均摊 方式消费消息，如果设置为广播方式，那么这个 Consumer Group 下的每个实例都消费全量数据。
逻辑模型-标签（Tag）
消息设置的标志，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。
- Topic：消息主题，通过 Topic 对不同的业务消息进行分类。
- Tag：消息标签，用来进一步区分某个 Topic 下的消息分类，消息从生产者发出即带上的属性。
Topic 和 Tag 的关系如下图所示。
什么时候该用 Topic，什么时候该用 Tag？
可以从以下几个方面进行判断：
- 消息类型是否一致：如普通消息、事务消息、定时（延时）消息、顺序消息，不同的消息类型使用不同的 Topic，无法通过 Tag 进行区分。
- 业务是否相关联：没有直接关联的消息，如淘宝交易消息，京东物流消息使用不同的 Topic 进行区分；而同样是天猫交易消息，电器类订单、女装类订单、化妆品类订单的消息可以用 Tag 进行区分。
- 消息优先级是否一致：如同样是物流消息，盒马必须小时内送达，天猫超市 24 小时内送达，淘宝物流则相对会慢一些，不同优先级的消息用不同的Topic进行区分。
- 消息量级是否相当：有些业务消息虽然量小但是实时性要求高，如果跟某些万亿量级的消息使用同一个 Topic，则有可能会因为过长的等待时间而“饿死”，此时需要将不同量级的消息进行拆分，使用不同的 Topic。
总的来说，针对消息分类，您可以选择创建多个 Topic，或者在同一个 Topic 下创建多个 Tag。但通常情况下，不同的 Topic 之间的消息没有必然的联系，而 Tag 则用来区分同一个 Topic 下相互关联的消息，例如全集和子集的关系、流程先后的关系。
订阅与发布
消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息；消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息，进而从该topic消费数据。
内部队列的顺序（逻辑有序）
消息有序指的是一类消息消费时，能按照发送的顺序来消费。例如：一个订单产生了三条消息分别是订单创建、订单付款、订单完成。消费时要按照这个顺序消费才能有意义，但是同时订单之间是可以并行消费的。RocketMQ可以严格的保证消息有序。
顺序消息分为全局顺序消息与分区顺序消息，全局顺序是指某个Topic下的所有消息都要保证顺序；部分顺序消息只要保证每一组消息被顺序消费即可。
- 全局顺序 对于指定的一个 Topic，所有消息按照严格的先入先出（FIFO）的顺序进行发布和消费。 适用场景：性能要求不高，所有的消息严格按照 FIFO 原则进行消息发布和消费的场景
- 分区顺序 对于指定的一个 Topic，所有消息根据 sharding key 进行区块分区。 同一个分区内的消息按照严格的 FIFO 顺序进行发布和消费。 Sharding key 是顺序消息中用来区分不同分区的关键字段，和普通消息的 Key 是完全不同的概念。
为了支持高并发和水平扩展，需要对 Topic 进行分区，在 RocketMQ 中这被称为队列，一个 Topic 可能有多个队列，并且可能分布在不同的 Broker 上。
适用场景：性能要求高，以sharding key作为分区字段，在同一个区块中严格的按照 FIFO 原则进行消息发布和消费的场景。
一般来说一条消息，如果没有重复发送（比如因为服务端没有响应而进行重试），则只会存在在 Topic 的其中一个队列中，消息在队列中按照先进先出的原则存储，每条消息会有自己的位点，每个队列会统计当前消息的总条数，这个称为最大位点 MaxOffset；队列的起始位置对应的位置叫做起始位点 MinOffset。队列可以提升消息发送和消费的并发度。