云原生时代消息中间件的技术演进
简述中间件的工作原理
简述中间件的工作原理中间件是一种软件组件,位于客户端和服务器之间,提供对客户端请求的转发、缓存、负载均衡、消息传递等功能,使得客户端与服务器之间的通信更加高效、稳定、可靠。
本文将简要介绍中间件的工作原理,并涵盖其常见的应用场景和特点。
1. 工作原理中间件的工作原理可以概括为以下几个步骤:a. 接收客户端请求:中间件接收客户端发送的请求消息,并将其转发到服务器。
b. 检查请求:中间件在转发请求之前,对请求进行检查,以确保请求合法且符合中间件的要求。
c. 转发请求:中间件将检查过的请求转发到服务器,并将服务器的响应返回给客户端。
d. 发送响应:服务器发送响应给中间件,中间件再将响应返回给客户端。
2. 常见的应用场景中间件可以应用于多种场景,以下是其中一些常见的应用场景:a. 负载均衡:在多服务器之间分配任务时,中间件可以将请求转发到多个服务器上,从而实现负载均衡。
b. 缓存:中间件可以将经常使用的数据缓存到本地,减少对服务器的请求次数,提高访问速度。
c. 消息传递:中间件可以接收和发送各种消息,例如消息队列、消息推送等。
d. 代理:中间件可以作为代理服务器,接收客户端的请求并将其转发到其他服务器上,实现分布式代理服务。
3. 特点中间件具有以下特点:a. 可扩展性:中间件可以根据需要添加或删除服务器,从而实现分布式部署。
b. 可靠性:中间件可以确保请求的转发和响应的准确性,提高系统的可用性和稳定性。
c. 安全性:中间件可以对敏感数据进行加密和身份验证,保护系统的安全性。
d. 高效性:中间件可以实现高效的转发和缓存,降低系统的开销。
综上所述,中间件是实现高效、稳定、可靠的分布式系统的重要组成部分,可以有效提高系统的性能。
云原生：架构设计原则及典型技术
云原生: 架构设计原则及典型技术云原生概念定义云原生是面向云应用设计的一种思想理念, 充分发挥云效能的最佳实践路径, 帮助企业构建弹性可靠、松耦合、易管理可观测的应用系统, 提升交付效率, 降低运维复杂度。
代表技术包括不可变基础设施、服务网格、声明式 API 及 Serverless 等。
从产业效用方面来看, 云原生极大的释放了云的红利, 云原生充分继承云的设计思想, 未来应用将更多基于云上进行本土应用开发, 即云原生应用更加适合云的架构, 而云计算也为云原生应用提供较好的基础支撑, 如资源隔离机制、分布式部署、高可用架构等方面, 通过新的架构、技术保障应用系统变得更加健壮, 可以说云原生最大程度发挥了云的优势。
云计算的拐点已至, 云原生成为驱动业务增长的重要引擎。
从技术特征方面来看, 云原生架构具备以下典型特征: 极致的弹性能力, 不同于虚拟机分钟级的弹性响应, 以容器技术为基础的云原生技术架构可实现秒级甚至毫秒级的弹性响应；服务自治故障自愈能力, 基于云原生技术栈构建的平台具有高度自动化的分发调度调谐机制, 可实现应用故障的自动摘除与重建, 具有极强的自愈能力及随意处置性；大规模可复制能力, 可实现跨区域、跨平台甚至跨服务商的规模化复制部署能力。
从应用价值方面来看, 异构资源标准化, 容器技术有效解决了异构环境的部署一致性问题, 促进了资源的标准化, 为服务化、自动化提供了基础。
云原生架构设计原则云原生架构本身作为一种架构, 也有若干架构原则作为应用架构的核心架构控制面, 通过遵从这些架构原则可以让技术主管和架构师在做技术选择时不会出现大的偏差。
技术往往是把“双刃剑”, 容器、微服务、DevOps、大量第三方组件的使用, 在降低分布式复杂性和提升迭代速度的同时, 因为整体增大了软件技术栈的复杂度和组件规模, 所以不可避免地带来了软件交付的复杂性, 如果这里控制不当, 应用就无法体会到云原生技术的优势。
消息中间件原理
消息中间件原理消息中间件是一种用于不同应用程序之间进行通信的软件。
它可以帮助应用程序在分布式系统中进行异步通信，从而实现解耦和提高系统的可伸缩性。
消息中间件的原理是基于消息传递模式，它将消息从一个应用程序传递到另一个应用程序，从而实现应用程序之间的通信和协作。
消息中间件的原理主要包括消息传递、消息队列和消息路由。
首先，消息传递是消息中间件的核心原理，它通过将消息从一个发送者传递到一个或多个接收者来实现应用程序之间的通信。
这种消息传递可以是同步的，也可以是异步的，这取决于应用程序的需求。
通过消息传递，应用程序可以实现解耦，即发送者和接收者之间不需要直接进行通信，它们只需要将消息发送到消息中间件，由消息中间件负责将消息传递给接收者。
其次，消息队列是消息中间件实现异步通信的重要手段。
消息队列是一种存储消息的数据结构，它可以暂时存储消息并按照一定的规则进行管理和处理。
通过消息队列，发送者可以将消息发送到队列中，而接收者则可以从队列中获取消息进行处理。
这种异步通信可以提高系统的可伸缩性，因为发送者和接收者之间的通信不再是实时的，它们可以根据自己的处理能力和负载情况进行消息的发送和接收，从而实现系统的平稳运行。
最后，消息路由是消息中间件实现消息传递的关键。
消息路由可以将消息从发送者传递到接收者，并且可以根据一定的规则和条件对消息进行过滤和路由。
通过消息路由，消息中间件可以实现消息的可靠传递和负载均衡，从而保证系统的稳定性和可靠性。
消息路由还可以根据消息的内容和属性将消息进行分类和分发，从而实现消息的多路复用和选择性接收。
综上所述，消息中间件的原理是基于消息传递、消息队列和消息路由的。
它通过这些原理实现应用程序之间的异步通信，从而实现解耦和提高系统的可伸缩性。
消息中间件在分布式系统和微服务架构中具有重要的作用，它可以帮助应用程序实现高效的通信和协作，从而提高系统的性能和可靠性。
希望本文对消息中间件的原理有所帮助，谢谢阅读！。
大数据 消息中间件技术要求与测试方法
大数据消息中间件技术要求与测试方法大数据消息中间件技术是大数据领域中重要的基础设施之一，用于解决大规模数据处理和传输时的通信问题。
它可以实现高效、可靠的数据传输，并提供灵活的消息处理能力。
本文将从技术要求和测试方法两个方面来介绍大数据消息中间件技术。
一、技术要求1. 高吞吐量：大数据场景下，数据量庞大，对消息中间件的吞吐能力有较高要求。
它应能够支持并发处理大量的消息请求，保证高效的数据传输。
2. 低延迟：在大数据处理过程中，实时性是一个重要的指标。
消息中间件应能够在短时间内将消息传输到目的地，以满足实时数据处理的需求。
3. 可靠性：大数据消息中间件需要保证消息的可靠传输，即使在网络不稳定或部分节点宕机的情况下，也能保证消息的完整性和一致性。
4. 扩展性：大数据处理通常需要大规模的集群来支持，消息中间件应具备良好的扩展性，能够适应不断增长的数据处理需求。
5. 容错性：由于大数据处理过程中可能存在单点故障，消息中间件需要具备容错机制，能够快速恢复故障节点，并保证系统的稳定运行。
6. 高并发性：大数据处理通常需要并发处理大量的数据，消息中间件应能够支持高并发的消息传输和处理能力。
7. 数据安全性：大数据中可能存在敏感数据，消息中间件需要提供数据加密和访问控制等安全机制，确保数据的安全性和隐私保护。
二、测试方法1. 性能测试：通过模拟大规模数据流量，测试消息中间件的吞吐量、延迟和并发处理能力。
可以使用压力测试工具，如Apache JMeter，模拟多个并发请求，观察系统的性能指标。
2. 可靠性测试：通过模拟网络故障、节点故障等场景，测试消息中间件的容错能力和消息的可靠传输。
观察系统在故障情况下的恢复能力和数据一致性。
3. 扩展性测试：通过增加节点数或增大数据量，测试消息中间件的扩展性能力。
观察系统在扩展时的负载均衡和性能表现。
4. 安全性测试：测试消息中间件的数据加密和访问控制等安全机制。
可以通过模拟攻击、漏洞扫描等方式，测试系统的安全性和防护能力。
消息中间件的使用场景
消息中间件的使用场景
消息中间件被广泛应用于各种场景中，主要包括以下四种典型场景：
1. 异步处理：在传统的串行和并行方式中，任务的执行顺序是固定的，而在消息中间件的帮助下，可以将一些不需要立即响应的任务转化为消息，异步地发送给消费者进行处理。
这种方式能够显著提高系统的吞吐量。
2. 应用解耦：当一个系统需要和多个其他系统进行交互时，可以使用消息中间件作为中介。
例如，系统A需要向系统B和系统C 发送消息，为了降低系统A与系统B和系统C之间的耦合度，我们可以让系统A将消息发送给消息中间件，然后由消息中间件将消息转发给系统B和系统C。
3. 流量削锋：在高并发的场景下，消息中间件可以缓冲大量的请求，避免因为瞬间流量过大而导致系统崩溃。
4. 消息通讯：在那些需要进行大量数据传输的应用中，如秒杀活动、抢购、邮件发送、电话短信等，消息中间件都发挥了重要的作用。
2022年十大数字科技前沿用趋势
2022年十大数字科技前沿应用趋势2021年腾讯研究院先后访谈了重点领域的科学探索奖获奖人、业界权威专家，以及腾讯科技实验室的科学家，凝练出三大类、十个重点方向：云原生、人工智能、未来网络、云安全、量子计算等领域的新变革有望重塑信息基础设施；空天科技、能源互联网、复杂任务服务机器人与信息技术的融合正迸发出强劲的跨界创新势能；万物孪生、扩展现实将进一步连通虚实世界，为人们创造全新的体验和数字生产力，让虚拟世界更真实、让真实世界更丰富。
趋势01云原生加速IT体系迈进全云时代云原生是一种IT技术方式，使组织能够在云计算环境中构建和运行可扩展的应用程序。
在多云、混合云等多元化部署的主流环境下，随着容器、无服务器等关键技术及工具不断创新与兼容，以及分布式云服务的兴起，云原生能更有效应对业务和数据动态多变的环境，促进新一轮的软硬件相互定义乃至融合发展，推动IT体系向全面云化的新阶段演进。
当然，云原生涉及整个IT体系的变革，其发展也面临可视化、复杂性、安全性等诸多挑战，需要跳出传统IT思维，用云原生的技术和管理模式进行系统应对。
未来，伴随着云原生操作系统的持续发展和完善，在多元场景下提供一致的云计算产品服务和体验将成为业界共同努力的方向。
趋势02量子计算NISQ时期仍将持续2021年是量子计算备受瞩目的一年，国际国内均有较为明显的科研成就。
量子比特数量实现较大规模增长，各量子计算硬件技术也皆有发展；越来越多的机构开始研发上层软件和算法，并有越来越多的算法在小规模实际问题上得到实验。
未来几年，仍是量子计算积蓄力量的阶段，量子计算有望突破1000个量子比特，量子纠错的进展对实现可用逻辑量子比特至关重要，量子计算与经典计算相结合的混合计算体系或将成为更加有效的应用方案，而量子计算在组合优化、化学制药、机器学习等领域也有望产生实际的应用价值。
趋势03人工智能迈向普适化和工业化新阶段人工智能已经在一些特定的任务上超越了人的能力，但大规模应用仍存在瓶颈，包括依赖大量标注数据、模型泛化能力不强、研发效率低和安全风险等问题，限制了产业的进一步发展。
云原生中间件管理能力要求
云原生中间件管理能力要求
云原生中间件管理能力要求
随着云计算技术的发展，越来越多的企业开始应用云原生架构进行应用程序开发和部署。
而云原生中间件管理则成为支持云原生架构的关键能力之一。
下面将从管理能力的四个方面来探讨云原生中间件的需求。
一、自动化管理能力
云原生中间件在部署之初需要进行配置。
而随着业务发展，中间件也需要不断地进行升级、扩容等操作。
通过自动化控制中间件的部署和管理，可以节省部署、测试的时间和精力。
因此，自动化能力成为云原生中间件管理的重要需求。
二、可伸缩性
在云原生架构中，容器是最基本的操作单元。
而中间件的容器数量需要随业务需求的变化而调整。
中间件的伸缩性应该支持自动水平扩展和垂直扩展，以满足业务快速发展所需。
三、高可用性
中间件在应用系统中扮演了非常重要的角色，因此要求中间件能够实
现高可用性。
云原生中间件管理需支持故障自愈和自动切换等功能，
保证业务系统的稳定性。
四、可观察性
对于中间件的管理，需要对其运行状况进行监控和管理。
对中间件进
行性能分析和故障排查可以有效地提升应用系统的稳定性，因此需要
具有可观察性。
总结
随着云计算技术的不断发展，云原生架构成为云计算技术的重要标志。
而云原生中间件管理能力则是支撑云原生架构的关键能力之一。
具有
自动化管理、可伸缩性、高可用性和可观察性的云原生中间件管理能
力将为应用系统的稳定运行带来巨大的帮助。
云原生应用开发的架构和实践
云原生应用开发的架构和实践随着云计算技术的不断发展和应用，云原生应用开发逐渐成为了当前技术领域的热门话题。
本文将介绍云原生应用开发的架构和实践，旨在为读者提供一个全面了解云原生应用开发的指南。
一、什么是云原生应用云原生应用是指设计和构建基于云技术的应用程序，充分利用云计算的弹性、可扩展和容错等特性。
云原生应用开发可以让应用程序更好地适应云环境，提高开发效率和应用性能。
二、云原生应用开发的基本原则1. 微服务架构：云原生应用开发倡导使用微服务架构来构建应用。
微服务将应用程序拆分为一些独立的小型服务，每个服务可以独立部署和扩展，提高系统的可维护性和扩展性。
2. 容器化：云原生应用常使用容器来部署和运行应用。
容器技术可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的可移植的容器镜像，提供了更好的应用隔离性和部署效率。
3. 自动化运维：云原生应用开发强调在开发和部署过程中的自动化操作，如自动化构建、测试、部署和监控等。
通过自动化，可以减少人为错误，提高开发效率和系统稳定性。
三、云原生应用开发的实践过程1. 环境准备：搭建云原生应用开发环境，包括安装容器平台（如Docker）、编写Dockerfile文件定义容器镜像等。
2. 应用设计：根据需求分析和系统架构设计，将应用程序拆分为多个微服务，确定微服务之间的接口和通信方式。
3. 编码实现：使用合适的编程语言和框架进行微服务的开发实现，确保各个微服务的功能完备和可靠。
4. 容器化与部署：将每个微服务打包成独立的容器镜像，并通过容器编排工具（如Kubernetes）进行部署和管理。
5. 自动化测试和监控：编写自动化测试脚本，对每个微服务进行功能测试和性能测试；建立相应的监控系统，及时发现和处理异常情况。
6. 持续交付与持续集成：使用持续集成工具（如Jenkins）将代码和配置的更改集成到主干分支，并自动构建和部署。
7. 故障处理与扩展：实时监控应用程序运行状态，及时发现和处理故障情况。
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服务能力
高可用
• 交易链路12年，双十一10年 • 可用性99.95%，可靠性8个9
• 双 11 消息收发 TPS 峰值过亿， 日消息收发总量3万亿；
• 全球最大的业务消息集群之一
高性能
• 双 11 万亿级数据洪峰下， 消息发送99.996%在毫秒级响应；
• 消息发布平均响应时间不超过 3 毫秒，最大不超过 20 毫秒；
STANDARD BENCHMARK
OpenMessaging
接入&迁移
多协议 多API 多语言 多终端 多生态 全球消息路由
多租户
命名空间 访问控制 实例限流 资源隔离
标准版 铂金版
海量堆积
消息类型
普通消息 事务消息 定时消息 顺序消息 重试消息 死信消息
消费&治理
Pub/Sub 广播/集群 Tag过滤 SQL过滤 消息轨迹 消息查询 消息回放
故障应急
监控报警 故障发生 快速止血 排查根因 故障复盘
Svc.
远程调用 Svc.
异步化
Svc.
Message Broker
Svc.
• 消息是比事件更通用的抽象（Raw Data） • 消息常用于微服务调用之间的异步解耦 • 消息的内容往往绑定了较强的业务属性 • 消息的发送方对消息处理逻辑有明确的预期
MQ实例
2W TPS
根据业务流量 自动升降配
10W TPS
根据消费者数量 自动升降配
实例规格
..…
队列数量 逻辑资源按需扩缩容
Kubernetes集群
MQ 集 群
Broker1 PV1
Broker2 PV2
Broker3 PV3
Broker4 PV4
MQ 集 群
根据Load等Metrics 做出扩容决策
M CPServer
Control Plane
• 推动 Envoy 社区加速on-
fi
demand CDS的支持
• 创新性地使用Pop消费模式适 配Mesh的无状态网络模型
Data Plane
• 类Frame的协议设计降低解 码成本
消息队列 Kafka 聚焦大数据生态链，100% 融合 Kafka 开源 社区，大数据应用领域中不可或缺的消息产 品；
Event Sources
Event Broker
Event Consumers
• 事件是具像化的，代表事情的发生、条件和状态的变化 • 事件源可能来自不同的环境与组织 • 事件源对事件将被如何响应没有任何预期 • 采用事件的应用架构是更彻底的解耦 • 采用事件的应用架构将更加具备可扩展性和灵活性
根据Load等Metrics 做出缩容决策
MQ 集 群
Broker1 PV1 PV3
Broker3 PV3
PV漂移
Broker4 PV4
Broker2 PV2 PV4
MQ 集 群
物理资源按需扩缩容
• 阿里云消息队列 RocketMQ 是国内第二个 成功进入 Service Mesh 官 方社区的中间件产品
集团场景
政务钉
聚石塔
饿了么
阿
里
云
消
息
开
源
生
态
云原生技术栈
应用框架
数据分析
大数据
Kafka API&协议
JMS API
CloudEvents 规范
社区“标准”
MULTI DOMAINS
STREAMING
WIRE LEVEL PLUGGABLE
PLATFORM INDEPENDENT
CLOUD ORIENTED
低延迟
云产品簇
消息队列RocketMQ 消息队列 Kafka 微消息队列 MQTT 消息队列 AMQP 消息服务 MNS 事件总线 EventBridge
RocketMQ 内核
富客户端
轻量级 Push Pull Pop
重试/熔断
注册中心
简单可靠 无状态
最终一致
计算节点
高性能 传输层
可扩展 RPC框架
存储引擎
低延迟读写互斥 日志与索引分离 一致性多副本
多模存储 多级存储Leabharlann PageCache 读写互斥
事定查 务时询 索索索
引引引
百万 队列 索引
CommitLog
Master-Slave DLedger 秒级RTO协议 统一存储接口
Deep Storage
本地块设备 云存储
盘古原生存储 OSS
架构开发
消息队列 AMQP 100% 兼容 AMQP 事实标准协议， 全面融合 RabbitMQ 开源社区生态；
事件总线 EventBridge 原生支持 CloudEvents 标准，提供中心化 事件服务能力，加速云原生生态集成，EDA 首选；
互联网
大数据
移动互联网 & 物联网
拥抱开源
消息通知服务
下一代消息产品形态
应用定义/ 开发层
云原生 其它层次
云原生消息服务定位
高SLA 低成本 易用性 多样性 标准化
标准化
高SLA
云原生消息 服务
多样性
易用性
低成本
• 快速部署 RocketMQ集群 至 Kubernetes 环境
• 利用 K8S 的能力低成本运 维 RocketMQ 集群
• 使用云原生Prometheus观 测集群指标
云原生时代消息中间件的技术演进
技术创新，变革未来
SLA
Dis tribution
Performance
Aut omation
Configuration
Delivery
Diagnosability
Resistancy
Elasticity
Security
云原生 消息服务
云原生 通信 基础设施
云原生消息服务定义
消息队列 RocketMQ 阿里巴巴自主研发及双 11 交易核心链路 消息产品，阿里云主打品牌， 主要面向业务消息处理， 打造金融级高可靠消息服务；
微消息队列 MQTT 基于 MQTT 标准协议自研，拓展消息产品 的领域与边界，延伸到移动互联网以及物 联网，实现端与云的连接；
消息服务 MNS 聚焦云产品生态集成 & 消息通 知服务（HTTP Endpoint、 Function Compute、事件通 知、移动推送等）；
面向失败设计
开发测试
Code Review 单元测试 集成测试 性能测试 容灾测试
变更管理
可灰度 可监控 可回滚 可降级
稳定性防护
限流、降级 容量评估 应急方案 大促保障 故障演练 预案演练
定期风险梳理
体系化 巡检
黑盒巡检
用户视角 全功能扫描 50+检测项
白盒巡检
JVM运行时指标 内核系统指标 集群统计指标