发布直播间

消息队列RocketMQ 5.0版正式商业化,助力企业降本增效,定价相比上一代实例最高降低50%。新一代实例支持0~100万TPS规模自由伸缩、支持突发流量弹性和存储Serverless;在可观测性方面,支持全链路轨迹集成和自定义Metrics集成;在集成易用性方面,支持新一代轻量原生多语言 SDK,更加稳定和易用。本次发布的消息队列RocketMQ 5.0 商业化版本,通过在功能、弹性、易用性和运维便捷性等方面的全面增强,助力企业以更低的门槛实现业务开发和集成。

提示信息

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发布议程

功能解读:
全球首发 RocketMQ 5.0商业版,助力企业集成降本提效
明锻(陈仲良),阿里云云原生产品专家
  • 14:00-14:25(25分钟)
  • 企业上云已然成为主流趋势,云原生消息服务如何更好地贴近业务诉求,如何更好的在集群弹性能力、开发集成门槛、自定义可观测运维等方面实现突破,一直是企业客户关注的痛点和期待。本议题将对阿里云RocketMQ5.0商业化版进行功能解读,介绍全新的售卖降本策略、弹性组合方案、自助高效运维能力等,希望帮助客户通过对新版本中特性地应用,实现更低成本、更高人效地使用消息队列。
技术揭秘:
RocketMQ 5.0 云原生架构升级之路
尘央(周新宇),阿里云云原生高级技术专家
  • 14:25-14:45(20分钟)
  • RocketMQ诞生于阿里巴巴电商核心系统,历经十余年大规模流量场景的持续打磨验证,已然成为国内企业和开发者社区广泛应用和受欢迎的消息中间件。伴随云原生理念的深入人心,RocketMQ一直在做架构的升级和演进。本次分享将集中介绍RocketMQ 5.0核心的云原生技术架构升级以及重大技术功能的原理剖析,帮助开发者更好的应用新特性来解决开发过程中的痛点问题。
行业实践:
RocketMQ 业务集成典型行业应用和实践
洛浩(卢萌凯),阿里云云原生高级解决方案架构师
  • 14:45-15:00(15分钟)
  • 阿里云消息队列自商业化以来,服务了云上来自互联网、电商、金融、政企等众多行业数万家企业客户,积累了大量行业生产实践案例。本次分享将集中以行业应用案例为背景介绍RocketMQ在多行业的功能应用,并给出常见的误区和避坑分享,帮助企业客户更科学地使用消息队列进行业务架构解耦和集成。

新版本优势

十年磨砺,稳定可靠永远第一位
阿里巴巴双十一官方指定消息产品,支撑阿里巴巴集团所有的消息服务,历经十余年双十一万级洪峰严苛考验,创造了全球最大的业务消息并发以及流转纪录,服务可用性 99.95%,数据可靠性 99.99999999%
应云而生,大规模弹性助力降本提效
立足云原生基础设施,充分调动云上资源池,存储计算资源支持深度弹性付费,有效提高扩缩容效率、降低资源闲置率
兼容并包,丰富功能引领业务集成
提供丰富的消息类型,满足各种严苛场景下的高级特性需求,当前支持的消息类型涵盖普通消息、顺序消息(全局顺序 / 分区顺序)、分布式事务消息、定时消息/延时消息
安全可控,满足企业集成风险控制
以消息主题、订阅组的粒度,对每个资源都进行严格的访问控制,确保运维操作安全性; 全面支持阿里云 RAM 主子账号、黑白名单、STS 等功能,支持 TLS 传输加密协议、以及私有 VPC 访问等

应用场景

异步解耦
削峰填谷
顺序消息
分布式事务消息
大数据分析
分布式模缓存同步
异步解耦
作为淘宝/天猫主站最核心的交易系统,每笔交易订单数据的产生会引起几百个下游业务系统的关注,包括物流、购物车、积分、阿里妈妈、流计算分析等等,整体业务系统庞大而且复杂,架构设计稍有不合理,将直接影响主站业务的连续性。
能够解决
高可用松耦合架构设计
通过上、下游业务系统的松耦合设计,即便下游子系统(如物流、积分等)出现不可用甚至宕机,都不会影响到核心交易系统的正常运转
灵活适应业务的快速增长
商场如战场,通过 RocketMQ 的异步化设计,可以灵活高效的适应因业务快速发展而带来的变化,如新增业务系统
推荐搭配使用
削峰填谷
诸如秒杀、抢红包、企业开门红等大型活动时皆会带来较高的流量脉冲,或因没做相应的保护而导致系统超负荷甚至崩溃,或因限制太过导致请求大量失败而影响用户体验,削峰填谷是解决该问题的有效方式。
能够解决
超高流量脉冲处理能力
RocketMQ 超高性能的消息处理能力可以承接流量脉冲而不被击垮,在确保系统可用性同时,因快速有效的请求响应而提升用户的体验
海量消息堆积能力
确保下游业务在安全水位内平滑稳定的运行,避免超高流量的冲击
合理的成本控制
通过削峰填谷可控制下游业务系统的集群规模,从而降低投入成本
推荐搭配使用
顺序消息
细数日常中需要保证顺序的应用场景非常多,比如证券交易过程时间优先原则,交易系统中的订单创建、支付、退款等流程,航班中的旅客登机消息处理等等。与 FIFO 原理类似,RocketMQ 提供的顺序消息即保证消息的先进先出。
能够解决
严格保序
与部分开源产品不同,无论是服务上下线、扩缩容,网络不稳定等情况下,RocketMQ 始终保证消息的有序
高性能&可扩展
支持全局顺序与分区顺序,分别满足不同的业务需求,如证券交易系统中相同股别采用全局顺序,交易系统的不同订单之间采用分区顺序;分区顺序在严格保序的同时,通过分区动态扩展能力提高整体的并发与扩展能力
推荐搭配使用
分布式事务消息
阿里巴巴的交易系统、支付红包等场景需要确保数据的最终一致性,大量引入 RocketMQ 的分布式事务,既可以实现系统之间的解耦,又可以保证数据的一致性。
能够解决
传统事务
多个系统或者应用组件之间的业务处理会耦合到一个大事务中,响应时间长,业务链路长从而影响系统的整体性能和可用性,甚至引起系统崩溃
分布式事务
将核心链路业务与可异步化处理的分支链路进行拆分,将大事务拆分成小事务,减少系统间的交互,既高效又可靠;RocketMQ 的可靠传输与多副本技术能确保消息不丢失,At-Least-Once 特性确保数据的最终一致性
推荐搭配使用
大数据分析
数据在"流动"中产生价值,传统数据分析大多是基于批量计算模型,而无法做到实时的数据分析,利用 RocketMQ 与流式计算引擎相结合,可以很方便的实现将业务数据进行实时分析。
能够解决
应用与分析解耦
构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦,同时由于数据产生非常快且数据量大,需要非常高的可扩展性
大数据分析
可对接 Storm/Spark 实时流计算引擎,亦可对接 Hadoop/ODPS 等离线数据仓库系统
推荐搭配使用
分布式模缓存同步
天猫双11大促,各个分会场琳琅满目的商品需要实时感知价格变化,大量并发访问数据库导致会场页面响应时间长,集中式缓存因为带宽瓶颈限制商品变更的访问流量,通过 RocketMQ 构建分布式缓存,实时通知商品数据的变化。
能够解决
实时数据更新
通过消息实时推送的方式,让数据实时得以更新
降低页面响应时间
大量并发访问商品数据库,减少页面响应时间
满足大规模访问需求
大促众多分会场,多缓存的架构设计,满足对商品变更的大量访问需求
推荐搭配使用