RocketMQ 前世今生

简介: RocketMQ 前世今生

  RocketMQ 前世今生

  RocketMQ在阿里内部叫做Metaq(最早名为Metamorphosis,中文意思变形记,是作家卡夫卡的中篇小说代表作,可见是为了致敬Kafka)。

  RocketMQ是Metaq3.0之后的开源版本。

  Metaq在阿里巴巴集团内部、蚂蚁金服、菜鸟等各业务中被广泛使用,接入了上万个应用系统中。并平稳支撑了历年双十一大促(万亿级的消息),在性能、稳定性、可靠性等方面表现出色,在整个阿里技术体系和大中台战略中发挥着举足轻重的作用。

  Metaq最终源于Kafka,早起借鉴了Kafka很多优秀的设计。但是由于Kafka是Scale语言编写而阿里系主要使用Java,且无法满足阿里的电商、金融业务场景,所以誓嘉(花名)团队用Java重新造轮子,并做了大量的改造和优化。

  在此之前,淘宝有一款消息中间件名为Notify,目前已经逐步被Metaq所取代。

  

相关实践学习
快速体验阿里云云消息队列RocketMQ版
本实验将带您快速体验使用云消息队列RocketMQ版Serverless系列实例进行获取接入点、创建Topic、创建订阅组、收发消息、查看消息轨迹和仪表盘。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
目录
相关文章
|
26天前
|
存储 监控 安全
什么是技术架构、数据架构、业务架构、应用架构、产品架构和项目架构?
为何技术设计完善,项目仍推进艰难?根源在于架构认知缺失。本文系统解析业务、数据、应用、技术、产品、项目六大核心架构,揭示数字化建设的底层逻辑,助力跨部门协作与高效交付,实现技术价值最大化。
|
4月前
|
JSON Java 数据库
第08课:Spring Boot中的全局异常处理
第08课:Spring Boot中的全局异常处理
660 0
|
算法 程序员 Python
程序员必看!Python复杂度分析全攻略,让你的算法设计既快又省内存!
在编程领域,Python以简洁的语法和强大的库支持成为众多程序员的首选语言。然而,性能优化仍是挑战。本文将带你深入了解Python算法的复杂度分析,从时间与空间复杂度入手,分享四大最佳实践:选择合适算法、优化实现、利用Python特性减少空间消耗及定期评估调整,助你写出高效且节省内存的代码,轻松应对各种编程挑战。
313 1
|
11月前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL的count()方法慢
MySQL的 `COUNT()`方法在处理大数据量时可能会变慢,主要原因包括数据量大、缺乏合适的索引、InnoDB引擎的设计以及复杂的查询条件。通过创建合适的索引、使用覆盖索引、缓存机制、分区表和预计算等优化方案,可以显著提高 `COUNT()`方法的执行效率,确保数据库查询性能的提升。
1485 12
HAProxy的高级配置选项-haproxy预定义(内置)acl使用案例
这篇文章介绍了HAProxy的高级配置选项,特别是如何使用HAProxy预定义(内置)的ACL进行流量控制和路由分发。通过实战案例,展示了如何利用内置ACL如HTTP_1.1和TRUE结合自定义ACL来匹配请求并分配到不同的后端服务器,以实现复杂的流量管理策略。
198 11
HAProxy的高级配置选项-haproxy预定义(内置)acl使用案例
|
消息中间件 存储 Java
【RocketMQ系列一】初识RocketMQ
【RocketMQ系列一】初识RocketMQ
247 1
|
存储 搜索推荐 API
业务系统架构实践问题之分层架构中的四层定位是什么
业务系统架构实践问题之分层架构中的四层定位是什么
476 0
|
Cloud Native Java 区块链
探索Java的未来发展趋势和新技术
【4月更文挑战第19天】本文探讨了Java的未来发展趋势和新技术:1) 适应人工智能与机器学习,提供更丰富的算法支持;2) 加强云原生开发工具和框架;3) 优化多线程编程性能,利用多核优势;4) 深化微服务架构支持;5) 进入区块链领域,助力区块链应用开发。Java开发者应关注这些趋势,提升技能。
1085 0
|
数据采集 运维 监控
微服务监控:守护系统稳定的终极防线
微服务监控在数字化时代日益重要,它帮助运维和开发人员实时监测服务性能、状态和安全,确保微服务架构的稳定性和可用性。构建微服务监控体系需关注合理监控策略、数据采集处理、可视化及告警。数据采集的三大支柱是指标、日志和链路追踪。监控涵盖基础设施、系统、应用和业务层面。通过优化监控体系、融合业务场景和建立跨团队协作,可提升监控效果。未来,AI和云计算将推动微服务监控向更精准、高效和安全的方向发展。
395 0

热门文章

最新文章