2020双11,RocketMQ发生了以下几个方面的变化:
云原生化实践。完成运维层面的云原生化改造,实现 Kubernetes 化,实现降本提效,达到无人值守的自动化运维。
性能优化。消息过滤优化交易集群性能提升 30%。
全新的消费模型。对于延迟敏感业务提供新的消费模式,降低因发布、重启等场景下导致的消费延迟。
RocketMQ以七年0故障支撑阿里双11万亿级数据洪峰的成绩交出了一份不错的答卷。
吞吐方面,在小包非批量以及大量分区的场景下(现实应用更广泛的场景),RocketMQ 更能充分利用磁盘的 IO 能力达到更高的 TPS(领先 Kafka 一倍左右)。在大包和批量的场景下,RocketMQ 和 Kafka 目前已经相差无几,此时的瓶颈已经转移到磁盘的吞吐能力上。
业界应用方面,国内一些中大型规模的公司普遍部署了两套消息引擎,一套选择 RocketMQ用在交易、数据分发等核心链路上,一套选择Kafka用在大数据等在线、离线分析链路上。
(企业注重是否具备RocketMQ经验)
企业对RocketMQ的使用需求越来越大,而同时也面临着诸多问题,比如:
没有多环境的隔离,在多个版本同时开发送测的情况下,互相干扰严重;
RocketMQ的投递可能会失败,导致丢失消息,如何实现“可靠”投递;
开源版本的RocketMQ不支持任意时间精度的延时消息,仅支持特定的level,如何实现任意延时的时延消息。
RocketMQ怎样才能如丝般顺滑?
之前和玄姐(前58技术委员会主席孙玄)交流,在他多年的首席架构师经验中发现:对于消息中间件的使用不能脱离场景盲目选择,虽然OLTP类型的消息中间件很多,但是针对场景特点,选择超一线大厂出品、丰富的开源生态圈支持、业界广泛使用、稳定可靠的技术产品是明智的,RocketMQ就属于这类明星产品。
某大厂企业级红包项目消息中间件真实讲解
玄姐认为:作为一名架构师/资深技术,需要具备业务抽象分析、架构设计、架构选型、容量规划、代码落地、架构治理等能力。这些能力中,最核心的能力是架构设计和架构选型。架构选型同样分为服务架构选型和存储架构选型。比如微服务架构设计的选型可以选用Spring Cloud生态或者Apache Dubbo生态;在消息中间件选型中,Kafka 为日志处理而生,目前从社区来看,发力重点在流计算,IoT 等领域;如果是应对一些高并发、高可靠以及高可用比较苛刻的场景,RocketMQ是不错的选择,其被广泛用在交易、数据同步、缓存同步、IM 通讯、流计算、IoT 等场景。
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