滴滴出行：从混乱到高效——亿元级消息队列升级揭秘

滴滴出行在面对消息队列技术选型的挑战时，经历了从混乱无序到规范化、高性能的历程。初期，由于缺乏专门团队维护，内部使用了多种消息队列技术，如Kafka、RocketMQ、Redis的list和beanstalkd，这导致了系统混乱、难以维护且资源浪费严重。核心业务在Kafka上的问题尤其突出，集群数据写入性能下降，频繁出现写入失败，主要原因是负载增大和Kafka 0.8.2版本存在的bug。 在解决业务方生产失败的问题时，滴滴采取了策略性的解决方案。他们引入了代理层和Codis缓存，当Kafka写入失败时，数据会被暂存于Codis，待条件允许再尝试写入，降低了对业务的影响。经过深入研究和评估，他们最终选择了RocketMQ，主要原因可能包括RocketMQ的高可用性、性能稳定性以及更好的扩展性，能够满足大规模消息处理的需求。 在实施过程中，滴滴对原有环境进行了迁移，将所有五花八门的队列环境整合到RocketMQ上，并在消费侧添加了代理服务以支持多语言环境和特定业务需求。此外，他们还关注了服务化，让业务部门可以通过统一平台申请资源，简化了使用流程。随着架构的不断演进，消息队列服务的稳定性和效率得到了显著提升，现在支持多种语言的客户端，包括生产代理服务、RocketMQ为核心的消息存储层，以及仍在迁移过程中的其他技术如Chronos。 滴滴出行通过精心规划和实践，从零开始构建了一套高效、稳定的千亿级消息队列系统，不仅解决了早期的混乱问题，还实现了技术的优化升级和平台化管理，为业务的快速发展提供了强大的支撑。