作者：家泽
ApsaraMQ 与时俱进，砥砺前行
阿里云消息队列从诞生开始，至今已有十余年。今年，阿里云消息产品全面品牌升级为 ApsaraMQ，与时俱进，砥砺前行。
2012 年，RocketMQ 诞生于集团内部，用于淘宝交易等核心业务链路。历经集团多年来双 11 万亿级的考验、稳定性的打磨，依托云计算孵化，以及开源社区的协力。 于 2015 年，RocketMQ 在阿里云上，面向企业提供商业化的消息队列服务。随后以 RocketMQ 为基础，拓展 Kafka，RabbitMQ，MQTT，MNS 等商业化产品，致力于服务有更多场景需求的企业；
2017 年，RocketMQ 成为 Apache 基金会顶级项目；
2022 年，RocketMQ5.0 正式发布，完全构建于云原生基础设施之上， 充分释放云基础设施的池化能力，全方位提高消息的核心技术指标。在事件、流处理方面，做了新的提升。消息处理方面，在队列模型之上构建了消息模型 ，业务可以只需要关心消息而无需关心队列， 基于消息消费模型，客户端、连接和消费都是无状态的， 可在任意 Proxy 节点上飘移，真正做到轻量化。
2023 年，全系列产品 Serverless 化，面向企业提供极速弹性、更高性价比的云消息队列产品，帮助企业在消息队列使用上降本。
面向应用、数据集成的可靠消息通道
回顾过去十余年，消息产品始终坚持开源、集团、商业三位一体的发展思路，内核演进和产品共同迭代。十年来，在阿里云上累计服务了 10 万企业，覆盖互联网、零售、金融、汽车等 20 多个行业，大规模的生产实践持续积累产品的核心优势。同时，面向企业诉求，丰富产品矩阵，覆盖多样化的业务场景需要。为企业上云提供更精准的产品选型。
- RocketMQ 在微服务、应用领域以其 4 个 9 的可用性，9 个 9 的数据可靠性被广泛应用。同时，RocketMQ 提供了定时，顺序，事务多样性的消息类型，满足应用复杂业务需求；
- RabbitMQ 同样也是 messaging 的开源生态代表。商业化的 RabbitMQ 解决了开源 RabbitMQ 无法灵活扩缩容、脑裂、堆积等痛点问题，支持开源 RabbitMQ 无缝迁移到云上；
- Kafka是流式存储的代表，被广泛应用于大数据/日志处理场景，商业化版本兼容开源 3.3 之前的版本，并在存算分离，高可用容灾，弹性上做深、做强，相比开源自建成本更低，服务可用性更高；
- MQTT 在物联网/移动互联网的终端场景，提供了千万链接，百万并发的服务，相比开源版本加强了 MQTT 服务的后端生态建设，让数据链路可延续。
- MNS 是一款对标 AWS SQS/SNS 的消息产品，以轻量的消息队列支持简单的业务异步通信场景，提供轻量化的事件通知和 SaaS 集成能力。
无论是开源迁移上云，还是新业务构建，在 ApsaraMQ 产品系列中，总能找到一款适合业务场景的可靠的消息中间件。近年，阿里云消息团队在存算分离、多级存储和弹性上重点投入，进行架构升级，使消息产品从云原生走向 Serverless。
云产品从云原生走向 Serverless
云原生的本质是充分释放云计算的红利，实现企业业务的降本增效。在云原生阶段，云厂商提供全托管的中间件服务，在开源兼容的同时，补充运维及可视化的用户界面，达到开箱即用的效果，此时商业化形态多数以资源预留的包年包月方式面向企业收费。
随着云上资源规模的不断扩大，规模效应允许企业按照使用量付费，但对于单实例仍有规模限制，比较难应对业务突发流量。
随着云原生的发展，Serverless 的思想不断被加强，产品 Serverless 化的实现也不断的被赋能。Serverless 已经到了落地的阶段。企业只需聚焦在自身业务逻辑，对资源的使用和业务的流量无感。
面向 Serverless 设计的云消息服务
站在用户的视角，消息的 Serverless 化从成本、易使用、稳定性、生态集成几个方面持续演进：
低成本：
- 架构解耦，将网络、计算和存储分离，提升自身计算能力的同时，充分利用云原生网络和存储的弹性能力；
- 提升产品性能，降低产品自身资源使用成本，同时，建设 SRE 平台，实现自动化交付、升级、扩容，降低交付成本与运维成本；
- 优化计费方式，计费项（消息量，存储，网络）解耦，做到计费项按实际资源的使用量付费，降低以往固定计费项造成预估过量的浪费。
易使用： 主要考虑迁移上云方便，可靠，无损以及迁移后的控制面，提供对业务有价值的数据，不仅帮助企业观测云产品的使用，同时，对于业务的优化能够提供参考依据。
稳定性：
稳定性是企业使用云产品的基础考量，云产品运行稳定，过程可监测，应急有预案是业务持续性的重要保障。
生态集成：
丰富的消息产品生态，能够帮助企业快速完成业务的开发，放大消息的价值。
ApsaraMQ 核心产品升级
ApsaraMQ 全系列产品发布 Serverless 版，RocketMQ、RabbitMQ、MQTT Serverless 版实例 0 门槛，按实际使用量进行收费。计算成本最高可降低 75% 左右，并发流量可达秒级万 QPS 自适应弹性，在存算分离、多级存储架构之后，消息存储成本最高可降低 1/3。
Kafka 在十月底发布了 3.0 版本，计算节点无状态，存储及数据可用性下沉至云存储基础设施，解决了单盘吞吐能力受限、存算比例绑定、扩缩容数据迁移影响业务和跨可用区高可用性能等问题。单实例流量可达秒级 GB 自适应弹性。对比开源自建，成本最高降低 20%。
存算分离是消息服务 Serverless 化的基础
和应用解耦一样，在技术上，计算和存储分开，计算层才能更专注于业务逻辑的定义和演进。才能更好的实现按量使用，按需自适应弹性。
系统架构中，元数据（用户实例关系、订阅关系、参数配置等）统一管理；业务消息数据完全由基础存储设施做专业的存储保障，真正的做到计算层无状态。
计算层将复杂的数据可靠性机制下沉到存储层：
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降低计算层的复杂逻辑，如数据复制成本，提升了性能和稳定性；
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降低了跨AZ网络数据传输的影响，同时，降低网络吞吐以避免网络拥塞；
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降低扩容、缩容时数据复制带来的资源开销和业务影响，提升了服务的可用性。
存储层，充分利用阿里云基础能力。
盘古 DFS 使用多副本以及 EC 等策略来保证数据极高的可靠性。将数据打散到不同的 rack 上，当某一台廉价的服务器发生故障时，仍然能够快速地恢复出数据的副本以保证数据安全，这种可靠性保证为有把握对上层承诺数据不丢失提供了稳固的基石，使得消息数据更加可靠，数据更加安全。盘古 DFS 支持跨数据中心的容灾策略，百微秒级平均延迟、毫秒级长尾延迟以及单存储节点打满 200Gbps 网络的 IOPS 处理能力，同时数据可靠性达到 12 个 9，可用性高达 5 个 9。
计算能力秒级弹性，降低闲置成本
消息的流量图基本是潮汐型，或潮汐型伴随着高毛刺。自建使用者以及云产品过去基本可以概括为资源预留型。
使用者用一批固定的资源，支持业务的流量。当出现核心业务流量高峰时，富裕的使用者有预留或提前增加机器以缓解毛刺流量，不富裕的使用者限制非核心业务流量。但给使用者带来了评估难，成本浪费的问题。
在 Serverless 架构版本中，将网络、计算和存储分离，网络和存储交由基础产品提供自适应弹性的能力，按量付费。
计算层在资源弹性的方式外，增加了基于实例以往业务流量指标、集群水位指标的智能化预弹方式。同时也增加了实例流量跨集群调度的方式。尽可能的缩短业务流量被限制的时间，达到快速支持毛刺流量的目标。
多级存储实现按需存储，大容量，低成本
消息是一个中间态数据，理论上消息快速被生产，快速被消费，数据在内存中流转速度是最快的。但实际生产中，我们可能面临着消息不能被及时消费，或消息需要被重新消费的场景。
在这些场景下，这些数据往往不在 PageCache 中，需要从磁盘读取并加载到 PageCache，当冷读较多时 PageCache 竞争激烈，频繁的换入换出导致缓存污染，严重影响写入性能。此外，处理生产和消费请求的同一线程池可能会受到冷读阻塞的影响，导致所有请求无法及时处理出现故障。为缓解此问题，通过"冷热数据隔离"、冷热线程（协程）分离和预加载等策略进行优化，消息生产不受影响，服务更稳定。
引入廉价的多级存储，降低了消息存储成本；同时，又可以延长数据保存时间。
可靠的 SLA 保障是服务稳定的基础
在一系列的架构演进的基础上，产品的可用性在技术实现得到了保障，单节点或可用区故障不影响服务的可用，同时单节点故障也可以利用容器的特性，快速自愈。服务可用性上最高可达 4 个 9，数据可靠性上最高可达 9 个 9；
在运行时稳定性保障上，理论与实践相结合，通过 SRE 平台，实现黑盒探测及指标监控相结合，覆盖 50 多项检测指标，可以做到全天 24 小时检测覆盖，异常分钟内被告警，服务 SLO 可观测。对于异常告警的每一项，都有对应的可操作应急预案。
MQ User Plane 全面升级
此外，产品体验也得到了提升，统一 ApsaraMQ 全系列产品面向用户的看版，基于 Metric 指标、消息轨迹、关键事件和业务日志，面向业务开发和运维人员提供告警，巡检诊断；基于专家经验，定义事件模型，给出根因分析，帮助企业快速排查和解决业务问题。
面向架构师，在接入前的评估，提供产品能力一键体验，成本估算的能力，方便分析师从体验中快速了解产品；统一消息系列产品生态，以消息流入、流出的能力快速实现数据集成。
可视化平滑迁移上云，风险小，成本低
迁移上云阶段，提供了可视化的迁移工具，保障上云平滑、无损的完成迁移。
丰富的消息生态助力企业快速构建应用
上云后，消息提供了丰富的生态，助力企业快速构建应用。
以 EventBridge /函数计算/云工作流 为核心，构建云集成范式，增强云产品间可联通性；EventBridge 在云产品事件集成方面，目前已经集成 200+ 云产品事件源，3000 多种事件类型。
在 SaaS 应用集成方面，包括钉钉、聚石塔以及云上 50 多个 SaaS 服务都可以通过 webhook 方式连接到 EB。
除此之外，目前 EB 已经对接了阿里云全量的云产品 API，任何一个事件都可以通过云产品 API 的方式进行触达。
云工作流提供可视化流程编排，完整的API对接，无需编写代码即可编排 EventBridge 的云服务；函数计算提升集成体验，基于 EventBridge 可以完成消息数据到大数据存储的分析场景等。
Confluent 成为背靠背的技术合作伙伴
10 月 31 日，杭州云栖大会上，阿里云云原生应用平台负责人丁宇宣布，Confluent 成为阿里云技术合作伙伴，合作全新升级，一起拓展和服务亚太市场。 本次合作伙伴签约，阿里云与 Confluent 将进一步加深合作，Confluent 将作为阿里云一方产品，在阿里云国内站，国际亚太站点全面发布，在阿里云 Apsara for Kafka下推出Confluent 规格，全面支持 Confluent 的商业化能力及解决方案。通过与 Confluent团队联合提供的技术支持，国内企业将在阿里云上使用 Confluent 服务。
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