平安保险基于 SPI 机制的 RocketMQ 定制化应用-优快云博客

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为什么选用 RocketMQ

首先跟大家聊聊我们为什么会选用 RocketMQ，在做技术选型的过程中，应用场景应该是最先考虑清楚的，只有确定好了应用场景在做技术选型的过程中才有明确的目标和衡量的标准。像异步、解耦、削峰填谷这些消息中间件共有的特性就不一一介绍了，这些特性是决定你的场景需不需要使用消息中间件，这里主要讲述下在确定使用消息中间件后，又是如何去选择哪款消息中间件的。

同步双写，确保业务数据安全可靠不丢失

我们在搭建消息中间件平台时的定位是给业务系统做业务数据的传输使用，对业务数据的很重要的一个要求就是不允许丢数据，所以选用 RocketMQ 的第一点就是他有同步双写机制，数据在主从服务器上都刷盘成功才算发送成功。同步双写条件下，MQ 的写入性能与异步刷盘异步赋值相比肯定会有所下降，与异步条件下大约会有 20% 左右的下降，单主从架构下，1K 的消息写入性能还是能达到 8W+ 的 TPS，对大部分业务场景而言性能是能完全满足要求的，另外对下降的这部分性能可以通过 broker 的横向扩招来弥补，所以在同步双写条件下，性能是能满足业务需求的。

多 topic 应用场景下，性能依旧强悍

第二点，业务系统的使用场景会特别多，使用场景广泛带来的问题就是会创建大量的 topic，所以这时候就得去衡量消息中间件在多 topic 场景下性能是否能满足需求。我自己在测试的时候呢，用 1K 的消息随机往 1 万个 topic 写数据，单 broker 状态下能达到2W左右的 TPS，这一点比 Kafka 要强很多。所以多 topic 应用场景下，性能依旧强悍是我们选用 topic 的第二个原因。这点也是由底层文件存储结构决定的，像 Kafka、RocketMQ 这类消息中间件能做到接近内存的读写能力，主要取决于文件的顺序读写和内存映射。RocketMQ 中的所有 topic 的消息都是写在同一个 commitLog 文件中的，但是 Kafka 中的消息是以 topic 为基本单位组织的，不同的 topic 之间是相互独立的。在多 topic 场景下就造成了大量的小文件，大量的小文件在读写时存在一个寻址的过程，就有点类似随机读写了，影响整体的性能。