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作者：李伟

说起消息队列，ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、Pulsar 等纷纷涌入我们的脑海中，在如此众多的开源消息队列产品中，作为一名合格的架构师如何给出高性价比的方案呢？商业化的产品暂不纳入选项中。

接下来我将从选型要素、RocketMQ 的优势两个方面解释为什么选择 RocketMQ 。

选型要素

首先从公司、消息队列服务提供者（一般是中间件团队）、最终用户三个角度来简单总结分析。

一、从公司层面看，关注如下几点：

1. 技术成本

技术成本，一般包含服务器成本、二次开发成本、后期维护成本等，言而总之：都是钱。

服务器目前基本都使用云服务器，不同的云厂商的相同配置的服务器性能也有一定差异，服务器成本一般需要了解：云厂商机器性能、云厂商优惠、所需服务器配置、服务器台数、单台服务器目前的价格、单台服务器优惠后的价格等。

2. 人力成本

人力成本，一般包含现有技术人员成本、新人招聘成本。

新的技术选型对于目前的技术人员接受程度怎么样，学习的难易程度怎样等，都是需要考虑的。如果太难的话，上线周期会变长、业务需求实现速度慢，甚至有人直接离职。

新人招聘成本，一般招聘一个新人有如下几个过程：简历筛选、预约面试、数轮面试、发 offer 、接受 offer 、正式入职、试用期、转正。这中间涉及到猎头成本、人力资源沟通成本、面试成本、新人入职后环境适应成本等等。

3. 其他

目前处于不同阶段的互联网公司对于技术成本、人力成本有着不一样的要求，但是很多有一定规模的公司实际上还是用“买买买”的心态来对待的：只要业务发展快速，买服务器、招人都不是问题，如果成本高了就做技术降成本、裁员。这不仅是员工之痛，也是业务之痛，更是公司之痛。

二、从中间件组层面看，关注如下几点：

1. 稳定

公司级的服务首要的一点就是稳定。拥有稳定的组件、稳定的服务，业务才能有条不紊的进行。所以说，无论什么时候，稳定都是王道。

2. 功能支持

不同的业务场景需要的功能也不尽相同，通常我们会考虑重试、死信机制，位点重置，定时延迟消息、事物消息，主从切换，权限控制等方面。

3. 性能

目前包含写入延迟和吞吐。

4. 管理平台

首先需要满足最终用户接入、查看、排障，管理员管控 topic 、消费者方便等。管理平台有现成的最好，方便二次开发。

5. 监控、报警

监控报警是否完善、是否方便接入公司内部自研体系，或者行业的事实标准 Prometheus 。

6. 运维 & 支持 & 开源社区

如果产品上线后，大部分时间，我们都是在做运维&支持。运维包含服务部署、迁移、服务升级、解决系统 Bug 、用户使用答疑、管理平台和监控报警平台升级等。

7. 其他

我们除了依赖自身以外，也可以借助社区的力量，同一个问题可能别人遇到过并且提交过 PR ，已经得到解决，我们就可以以此作为借鉴。所以社区的活跃情况也是非常重要的考虑。

三、从最终用户（一般包含业务后端研发以及他们的 Leader ）看

1. 稳定性

对于业务的研发和他们的 Leader ，他们的核心任务是实现业务逻辑。如果一个服务三天两头总是有问题，对于他们来说是比较致命的，所以稳定性是比较核心的一部分。

2. 改造现有项目的难度

旧项目改造其实是业务研发接入新中间件实际操作最多的部分。

3. 新项目接入是否便捷

是否便捷接入跟他们的工作量有着直接的关联。

4. 与目前的 App 微服务框架兼容怎样

新项目的接入和公司微服务框架兼容都比较容易。一般中间件在提供服务时都会考虑业务研发接入的便利性。

RocketMQ 的优势

下面将按照选项要素的要求，分析 RocketMQ 在这方面的优势。

一、RocketMQ 如何解决和友好面对公司层面的诉求

1. 技术成本

就技术成熟度而言，在经历阿里双十一数万亿洪峰、微众银行、民生银行、蚂蚁金服、平安、字节跳动、快手、美团、京东、网易等各种行业大厂的考验后，就不言而喻了。

RocketMQ 对于服务器的配置要求不高，普通的云主机都可以。曾经我们验证 8C 16G 500G SSD 的 2 主 2 从的集群，发送 tps 可以到 4～5w ，消费 tps 峰值 20w +，稳定在 8w～9w 。并且，还能根据业务实际的需求无感的横向扩展。

综合而言，技术成本相对可控且人才多。

2. 人力成本

人力成本主要是现有的技术人员的学习成本、招新人的成本。

RocketMQ 是 java 开发的，代码也非常稳定、有条理，各个版本之间除了功能有差异之外，Api 、传输协议几乎没有太多变化，对于升级而言也更加方便。

java 也是目前中间件采用的比较主流的语言，使用的技术人员非常广泛。RocketMQ 在金融行业比如：微众银行、民生银行、蚂蚁金服、平安；其他行业公司，比如阿里、字节跳动、快手、美团、京东、网易等与大量中小企业都在使用，候选人范围相对较大。

RocketMQ 社区也比较活跃，钉钉群、微信群、QQ 群众多，社区文档非常丰富和完善，原理剖析视频、文档也非常多，非常易于学习和入门。

下面是钉钉群，欢迎大家加群留言、答疑。

对于 java 方面的消息队列方面的人才相比 C/C++、C#、Python、Go 等还是更多的：主流的 Kafka 是 scala + java、pulsar 是 java ，对于招聘也有极大的优势。

综合而言，RocketMQ 技术员对于人力成本比较友好。

二、从中间件组层面看，RocketMQ 是如何提供优秀的能力，为业务保驾护航呢？

1. 稳定性

金融级可靠、阿里双十一稳定支持万亿级消息洪峰，在笔者之前所在公司也有过 2 年+零事故的佳绩。

2. 功能丰富，支持的场景众多

重试、死信机制，友好、无感的业务重试机制。
顺序消息、事物消息
万级 Topic 数量支持
消息过滤
消息轨迹追踪
主从自动切换
原生支持 Prometheus 监控
原生支持易用管理平台：RocketMQ Console
访问权限控制（ACL）

3. 性能

RocketMQ 可以支持 99.9% 的写入延迟在 2 ms ，其他的开源消息队列中间件基本都是大于 5 ms ；目前大部分消息队列中间间都支持横向扩展，吞吐上横向扩展几乎都可以满足。RocketMQ 的在滴滴做的性能测试: _https://developer.aliyun.com/article/664608 _, 大家参考。
发送、消费 tps 和 kafka 一个数量级，Topic 数量剧增对于性能影响较小。

4. 管理平台

RocketMQ Console 原生支持：
https://github.com/apache/rocketmq-externals/tree/master/rocketmq-console

5. 监控、报警

RocketMQ Exporter 原生支持 Prometheus：
https://github.com/apache/rocketmq-exporter

6. 运维 & 支持 & 开源社区

无 zk 等第三方依赖，开箱即用
社区钉钉群、微信群、QQ 群非常活跃，钉钉群、微信群有问必答。
社区最近新来一位小姐姐 Commiter ，团队也在不断壮大。

综合看来，RocketMQ 稳定、可靠、性能好，开箱即用，不依赖 Zookeeper ，系统的稳定性更高，复杂度更小。监控报警等周边设施完善，场景支持全，社区活跃、文档丰富，是中间件团队的不二之选。

三、对于最终用户：业务研发、业务研发 Leader，他们的核心担忧是提供的技术是否稳定可靠、是否快速方便的接入

从中间件组层面看这个问题时，RocketMQ 稳定、可靠，那对于接入是否友好呢？

RocketMQ 提供 java 原生客户端、Spring 客户端，C++ 客户端、Python 客户端、Go 客户端等多类型、多语言的客户端，对于各种项目都可以统一接入。

微服务框架中 Spring Cloud 基本已经成为事实标准，RocketMQ 支持 Spring boot Starter 和 Spring Cloud Function 等多种方式融合入微服务框架，对于 Spring 体系支持更加方便快捷。

Kafka vs RocketMQ

实际中，很多人应该面临过 RocketMQ vs Kafka ，Kafka 适合对于延迟不敏感、批量型、Topic 数量可控、对于消息丢失不敏感的场景。比如大数据场景的 MySQL-2Hive、MySQL-2-Flink 的数据流通道，日志数据流通道等。

RocketMQ 适用于金融转账消息、订单状态变更消息、手机消息 Push 等业务场景。这些场景 Topic 数量通常过万，对于消息延迟和丢失极度敏感，数据通常是论条处理。对于海量数据的问题，一般地横向扩容完全可以解决。

合适的场景选择合适的产品，万能的产品是不存在的，都是折中，都是取舍。

作者介绍

李伟，Apache RocketMQ 社区 Commiter ，Python 客户端项目负责人, Apache RocketMQ 北京社区联合发起人，Apache Doris Contributor 。目前就职于腾讯，主要负责 OLAP 数据库开发，对分布式存储系统设计和研发有丰富经验，也热衷于知识分享和社区活动。