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。

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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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• 掌握千亿级企业Apache RocketMQ延时消息架构设计与实践完整方法论；

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• 掌握架构师级解决方案设计方法论，具备业务场景优雅解决方案的设计落地能力。

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• 后端开发工程师（Java/Go/C++/PHP等语言方向）

• 后端业务架构师（Java/Go/C++/PHP等语言方向）

• 后端系统架构师（Java/Go/C++/PHP等语言方向）

• 云原生开发工程师

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• DBA/运维/大数据等方向开发工程师

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