来自 Dubbo 官网首页
Dubbo3.0 的发布 , 也源自全面拥抱云原生基础设施的核心演进方向 随着 K8s 成为资源调度的事实标准 , Service Mesh 从提出到发展至今已经逐渐被越来越多用户所接受 。 Dubbo 这类 Java 微服务治理体系面临了许多新的需求 , 包括期望应用可以更快的启动、应用通信的协议穿透性可以更高、能够对多语言的支持更加友好等 。 因此 , Dubbo3.0 首次提出了全新的服务发现模型、下一代 RPC 协议和适配云原生基础设施等新能力 。
Dubbo 3.0 支持应用级服务发现:Dubbo 原本采用接口级别的注册方式 , 存储在注册中心中的数据会在很大程度上存在重复的内容 , 随着服务规模的增长 , 注册中心的数据量就会爆发式地增长 , 支持应用级服务发现后 , 不仅大大减少注册中心的内存压力 , 以获得更强的性能 , 更重要的是 , 打通了与其他微服务体系之间在地址发现层面的鸿沟 , 这是在适配 Kubernetes 等基础设施上 , 走出的重要一步 。Dubbo 3.0 提出了下一代 RPC 协议 —— Triple:这是一个基于 HTTP/2 设计的完全兼容 gRPC 协议的开放性新协议 , 具有极高的网关友好型和穿透性 , 完全兼容 gRPC 协议是的天然在多语言互通方面上具有优势 。 这也解决了上一代协议中生态不互通、协议头无法再承载更多元数据信息的问题 。 从 Messaging 到 Streaming 和 Eventing 如果把 RPC 作为同步通信的实现机制 , 那么消息队列可以看作是异步通信的实现机制 。 除了用于异步通信外 , 消息队列还能用于解耦、削峰填谷、分布式事务等场景 , 这对消息队列在性能、稳定性上提出了更高的要求 。
2011 年 , 当时的双 11 经常会出现消息延迟半天甚至一天以上 , 导致商家看不到买家已经购买了的商品的问题 。 而解决这个问题的本质是如何实现高速读写 , 但基于之前的架构 , 无法彻底地解决问题 。 那么 , 就需要设计一个全新的存储架构 。 负责全新产品设计的任务 , 刚好落到了 RocketMQ 创始人作者王小瑞身上 。
但当时总共就两个人 , 一个人负责 Notify , 王小瑞则负责全新产品的设计 。 但开源 , 可以汇聚数百人、数千人、数万人一起来开发 , 也能吸收所有公司、行业、业务场景的需求 , 汇聚最大的生产力 。 因此 , 从第一天开始的时候 , RocketMQ 就是托管在 GitHub 上 , 也就是说它的第一行代码就是对所有开发者和用户开放的 , 整个开发过程也是对用户开放的 , 这也吸引了特别多的开发者 , 大家帮助 Review 代码、测试 Bug , RocketMQ 在众多开发者的参与下进展迅速 。
2016 年的那届双 11 , RocketMQ 团队首次将低延迟存储解决方案应用于双 11 的支撑 , 经受住了流量的大考 , 整个大促期间 , 99.996% 的延迟落在了 10ms 以内 , 完成了保障交易稳定的既定目标 , 对于读写比例几乎均衡的分布式消息引擎来说 , 这一技术上的突破 , 即便是放在全球范围内 , 也绝对是值得称赞的 。 同时 , “双 11”当天达到万亿级消息量 , 峰值 TPS 达几千万 , 也创造了当时世界上最大的消息流转记录 。
RocketMQ 和社区开发者们
2016 年 , 在历时 3 个月的开源重塑后 , RocketMQ 团队启动了向 Apache 软件基金会的捐赠之路 , 经过近一年的努力 , 在 2017 年 9 月 25 日 , Apache 软件基金会官方宣布 , 阿里巴巴捐赠给 Apache 社区的开源项目 RocketMQ 从 Apache社区正式毕业 , 成为 Apache 顶级项目(TLP) , 这是国内首个非 Hadoop 生态体系的 Apache 社区顶级项目 。
值得一提的是 , 根据项目毕业前的统计 , RocketMQ 有百分八十的新特性与生态集成来自于社区的贡献 。
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