阿里云消息队列(MQ):消息队列(Message Queue,简称MQ)是企业级互联网架构的核心产品,服务于整个阿里巴巴集团已超过 10 年,经过阿里巴巴交易核心链路反复打磨与历年双十一购物狂欢节的严苛考验,是一个真正具备低延迟、高并发、高可用、高可靠,可支撑万亿级数据洪峰的分布式消息中间件。
消息队列(MQ)优势
- 消息队列 RocketMQ:十年磨一剑,阿里巴巴交易核心产品,承载双十一万亿级消息洪峰;
- 消息队列 Kafka:全面融合 Kafka 开源生态,无缝迁移,更安全、更可靠、更易运维;
- 微消息队列 LMQ:MQ for IoT,连接端和云,双向通信,支撑亿级设备与百万级并发;
- 跨域中继服务 CRS:混合云解决方案,跨网络,跨平台、跨终端,应用之间互联互通。
产品对比
消息队列 RocketMQ、Apache RocketMQ、消息队列 Kafka、Apache Kafka、RabbitMQ 产品对比
功能 | 消息队列 RocketMQ | Apache RocketMQ (开源) |
消息队列 Kafka | Apache Kafka (开源) |
RabbitMQ (开源) |
---|---|---|---|---|---|
安全防护 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
主子账号支持 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
可靠性 | - 同步刷盘 - 同步双写 - 超3份数据副本 - 99.99999999% |
- 同步刷盘 - 异步刷盘 |
- 同步刷盘 - 同步双写 - 超3份数据副本 - 99.99999999% |
异步刷盘,丢数据概率高 | 同步刷盘 |
可用性 | - 非常好,99.95% - Always Writable |
好 | - 非常好,99.95% - Always Writable |
好 | 好 |
横向扩展能力 | - 支持平滑扩展 - 支持百万级 QPS |
支持 | - 支持平滑扩展 - 支持百万级 QPS |
支持 | - 集群扩容依赖前端 - LVS 负载均衡调度 |
Low Latency | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
消费模型 | Push / Pull | Push / Pull | Push / Pull | Pull | Push / Pull |
定时消息 | 支持(可精确到秒级) | 支持(只支持18个固定 Level) | 暂不支持 | 不支持 | 不支持 |
事务消息 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
顺序消息 | 支持 | 支持 | 暂不支持 | 支持 | 不支持 |
全链路消息轨迹 | 支持 | 不支持 | 暂不支持 | 不支持 | 不支持 |
消息堆积能力 | 百亿级别 不影响性能 |
百亿级别 影响性能 |
百亿级别 不影响性能 |
影响性能 | 影响性能 |
消息堆积查询 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
消息回溯 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
消息重试 | 支持 | 支持 | 暂不支持 | 不支持 | 支持 |
死信队列 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
性能(常规) | 非常好 百万级 QPS |
非常好 十万级 QPS |
非常好 百万级 QPS |
非常好 百万级 QPS |
一般 万级 QPS |
性能(万级 Topic 场景) | 非常好 百万级 QPS |
非常好 十万级 QPS |
非常好 百万级 QPS |
低 | 低 |
性能(海量消息堆积场景) | 非常好 百万级 QPS |
非常好 十万级 QPS |
非常好 百万级 QPS |
低 | 低 |
消息队列价格及套餐
消息队列 RocketMQ按量付费---¥2/每百万次API调用
微消息队列 LMQ---¥29/月起
消息队列 RocketMQ铂金版---¥24980/月起
阿里云2折云服务器优惠
1核1G:330元/年,660元/2年,800元/3年;
1核2G:660元/年,960元/2年,1320元/3年;
2核4G:825元/年,1260元/2年,1650元/3年
阿里云消息队列功能
阿里巴巴双十一核心产品
阿里巴巴官方指定消息中间件,成熟、稳定、先进的技术体系,感受双十一产品的完美体验
- 交易核心链路反复打磨
服务于阿里巴巴集团99%以上的消息业务,历时超过 10 年,是交易链路的核心产品;
- 历年双十一严苛考验
支撑历年双11、双12万亿级数据洪峰,2016年双十一零点 TPS 峰值高达几千万,活动当天消息总量超过万亿级,创造了国内乃至世界上最大的消息流转纪录;
开源生态
秉持开放、共享的原则拥抱开源生态,开源用户可无缝迁移至阿里云,无技术绑定
- 消息队列 RocketMQ
2016年阿里巴巴正式宣布将自研产品消息队列(MQ)的内核引擎 RocketMQ 捐赠给 Apache 软件基金会;
- 消息队列 Kafka
全面融合 kafka 生态,开箱即用、无缝迁移,打造更安全、更可靠、更易运维的 kafka 企业级消息服务;
- OpenMessaging(即将开放,敬请期待)
分布式领域内,第一个由中国公司主导的业界标准,已在linux foundation完成落地;
丰富的消息类型
多种消息类型,满足不同的业务需求
- 普通消息
普通的消息类型,解决系统间异步解耦,削峰填谷,日志服务,大规模机器的Cache同步,实时计算分析等;
- 顺序消息
按照消息的发布顺序进行顺序消费(FIFO),支持全局顺序与分区顺序;
- 事务消息
MQ 提供类似 X/Open XA 的分布事务功能,通过 MQ 事务消息能达到分布式事务的最终一致;
- 定时消息
将消息发送到 MQ 服务端,在消息发送时间(当前时间)之后的指定时间点进行投递,比如指定时间在 2016/01/01 15:00:00 进行消息投递;
- 延时消息
将消息发送到 MQ 服务端,在消息发送时间(当前时间)之后的指定延迟时间点进行投递,比如指定消息发送时间的 30 分钟之后进行投递;
高性能 & 低延迟
支持千万级的 QPS,万亿级的消息流转,可弹性扩展,无并发限制,无性能上限 高性能
- 高性能
支持千万级的 QPS(每秒钟消息收发条数),万亿级的消息流转,无并发限制,无性能上限;
- 可扩展
支持万级 Topic,队列数可弹性扩展;集群规模可自动扩缩,对用户完全透明;
- 低延迟
经过双十一反复打磨,攻克了慢请求的业界难题,在高并发高吞吐量情况下系统负载过高导致的响应时间抖动问题,在2016年双十一万亿消息流转中 99.6% 的消息写入延迟在 1ms 以内,99.996% 的消息写入延迟在 10ms 以内;
- 海量堆积
在海量堆积的情况下,始终保持高性能,不影响集群的正常服务,在削峰填谷(蓄洪)的场景下,显得尤其重要;
- 实时推送
消息到达服务器立刻投递,保证消息实时性;
高可靠 & 高可用
数据可靠性 99.99999999%,服务可用性 99.95%
- 数据可靠性
同步双写与三副本数据备份,数据可高性高达 99.99999999%;
- 服务可用性
集群部署与主备自动切换技术,确保服务可用性高达 99.95%;
安全访问控制
提供鉴权与授权机制、主子账号等功能,提供企业级的安全防护
- 权限控制
以消息主题(Topic)、订阅组(ConsumerId)的粒度对用户访问权限进行控制,对每一条消息(Message)的收、发都进行严格的访问控制,确保消息的安全性;
- 主子账号
全面支持阿里云 RAM 主子账号、黑白名单、STS 等功能;
- 授权
支持跨账号授权与主子账号授权;
一体化运维
提供一整套完备的、金融级的产品运维体系
- 消息查询
用户可以通过 Topic/Message ID/Message Key 查询 MQ 服务器上的消息;
- 全链路消息轨迹
完整记录消息在消息的生产方、消息队列服务器、消息的消费方之间流动的全过程数据,并将这些数据汇聚分析,构成可视化的全链路消息轨迹;
- 消息回溯
通过指定时间的方式,对已经消费过的消息进行回放,是帮助用户进行故障处理的一柄利器;
- 资源报表
通过可以查看每个消息主题(Topic)、订阅组(ConsumerId)的历史数据与实时数据,帮助用户进行数据分析;
- 监控告警
每个订阅组都可以根据消息的消费延时间、消息堆积量等因素进行监控告警设置,帮助用户及时发现问题;
- Open API
MQ 提供给用户的一整套完备的管控类 Open API,用于实现一系列资源管理和运维功能;
- 安全
支持 HTTPS,阿里云 VPC 访问等;
多协议支持
TCP、HTTP、WebSocket、MQTT、国标808协议、新能源电动汽车GB/T 32960协议
应用场景
分布式事务
保证分布式系统之间数据的最终一致
在传统的事务处理中,多个系统之间的交互耦合到一个事务中,响应时间长,影响系统可用性。引入分布式事务消息,交易系统和消息队列之间,组成一个事务处理;下游业务系统(购物车、积分、其他)相互隔离,并行处理。
物联网应用
物联网与 LMQ
物联网设备通过微消息队列(LMQ)连接云端,双向通信,数据传输;设备数据通过消息队列(MQ)连接计算引擎,分析数据或者源数据实时高效写入到 HiTSDB / HiStore / ODPS 等。
实时计算
数据总线&计算引擎
通过消息队列(MQ),将源端不停产生的数据实时流入到计算引擎。可采用如下计算引擎:Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner
大规模缓存同步
大量并发访问,响应时间长
在大促活动中,如双11大促,各个分会场会有琳琅满目的商品,每件商品的价格都会实时变化。同时,大量并发访问商品数据库,会场页面响应时间长。集中式缓存,带宽成瓶颈,无法满足对商品价格的访问需求。
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