滴滴出行：从混乱到企业级 - RocketMQ驱动的消息队列重构实践

滴滴出行在构建企业级消息队列服务的过程中，经历了从早期的混乱和无序到逐步优化和标准化的过程。起初，由于内部没有专门的团队来管理消息队列，公司的消息处理方式多样化，主要依赖Kafka，但也包含了RocketMQ、Redis的list、以及beanstalkd等非主流选项。这种局面导致了资源浪费和维护困难，特别是核心业务在使用Kafka时，遇到严重的数据写入抖动和写失败问题，原因是性能随业务增长而下降，且Kafka的某些版本存在bug导致磁盘IO过大。 意识到这些问题后，滴滴决定构建自己的消息队列服务，首要任务是解决业务方的生产失败问题。他们采用了中间代理层和Codis缓存机制，当Kafka写入失败时，数据会被暂存到Codis中，并在合适的时间重试写入，确保数据的完整性和一致性。 在选择消息队列技术时，滴滴经过深入评估，最终选择了RocketMQ。RocketMQ以其高吞吐量、可靠性、可扩展性和低延迟等特点成为优选，特别适合大规模分布式系统。为了满足多语言环境、迁移需求和特定业务场景，滴滴还在消费侧增加了代理服务，形成了一套标准化的框架，使得业务端只需与代理层交互，降低了复杂性。 演进中的架构设计，滴滴将各种异构的队列环境（包括Kafka和RocketMQ）整合到统一的消息队列服务中，同时关注功能迭代、成本优化和服务化，使得业务申请资源更加便捷。现在的架构包括多语言生产客户端、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Kafka实例。 滴滴出行通过精心规划和实践，不仅解决了原有的问题，还实现了消息系统的规范化和高效化，为后续的企业级应用提供了稳定可靠的消息传递基础。