滴滴出行：从混乱到有序——千亿消息队列升级历程

滴滴出行在构建其千亿级消息队列系统的过程中，经历了早期的混乱与挑战。起初，由于公司内部没有专门维护消息队列服务的团队，各种技术栈混杂，包括Kafka、RocketMQ、Redis的list和非主流的beanstalkd。这种混乱导致了资源浪费和维护困难，特别是核心业务使用的Kafka出现了严重的数据写入抖动问题，且由于版本限制（Kafka 0.8.2的bug），机械硬盘的I/O压力过大。 为了解决这些问题，滴滴出行决定自建消息队列服务。首先，他们采取了渐进式迁移策略，引入了代理层和Codis缓存，以解决Kafka的写入失败问题。当Kafka写入失败时，数据会被暂存到Codis中，并在后续尝试写入直到成功。 在选型过程中，经过深思熟虑和多方考量，最终选择了RocketMQ。RocketMQ被选中的理由可能包括其稳定性和高吞吐量，以及对多语言环境的支持和满足特定业务需求的能力。此外，为了提供更好的服务化体验，滴滴出行还设计了统一的平台界面供业务部门申请和使用资源。 演进中的架构变得更加清晰，包含多语言生产客户端、生产代理服务、RocketMQ为核心的消息存储层，以及还在迁移过程中的Kafka和Chronos等其他组件。整个系统朝着标准化、高效和易管理的方向发展，实现了业务的稳定运行和资源的有效利用。 在整个历程中，滴滴出行不仅解决了原有的问题，还在功能迭代、性能优化和服务化等方面取得了显著进步，为大规模消息传递提供了坚实的基础。