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而终端设备运行环境和条件都很庞杂，不太适应较复杂的 Pull 逻辑实现，比较适合被动的 Push 方式。

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但只会写一份存到 commitlog 里面，然后分发出多个需求场景的队列索引（ConsumerQueue），如服务端场景（MQ/AMQP）可以按照一级 Topic 队列进行传统的服务端消费，

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可靠触达及实时性这块，上图的推拉过程中首先是通过事件通知机制来实时告知网关节点，然后网关节点通过 Pull 机制来换取消息，然后 Push 给终端设备。

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或者 zk、raft 这类协议保证强一致性，但是新旧配置的切换不能保证节点同时进行，仍然存在不一致性窗口。

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因为消息随便哪台机器消费都可以，但是终端消息必须明确可靠推送给具体客户端。客户端维度的队列意味着数量级上比传统的 RocketMQ 服务端 Topic 队列要大得多。

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这样的系统后期才会很好维护。但是，很多项目（尤其是互联网项目，为了赶工）都是一开始模型没想清楚，一上来就开始建表写代码

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是因为我们对整个大领域非常了解了。如果我们遇到一个冷门的领域，就没办法这么容易的去划分子域了。这就需要我们先去努力理解领域内的知识。

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如提升单核性能/多核扩展性/增强集群能力以提升可用性等。在处理大数据量下复杂查询所需要的能力方面，如优化器处理子查询的能力

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其一个核心特点是使用分布式一致性协议来保障单个partition多副本之间的数据一致性。由于一份数据在多个副本之间上完全独立，因此在不同副本上使用不同格式进行存储

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在处理海量数据时，这种架构会影响现代CPU流水线的pipline效率，导致CPU Cache效率低下。同时Iterator执行模型也无法充分发挥现代CPU提供的SIMD指令来做执行加速。