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2022 年 9 月 24 日，阿里云用户组（AUG）第 12 期活动在厦门举办。活动现场，阿里云消息中间件研发工程师刘睿，向参会企业代表分享了阿里云消息生态及最佳实践。本文根据演讲内容整理而成。
众所周知，消息中间件作为现代软件体系中的底层基础软件，和数据库一样广泛应用于各种场景中。比如大数据 ETL、日志处理、IoT 的一些场景以及事件分发，还有 SaaS 集成等这些各种各样的场景里面都需要用到消息中间件。
阿里云消息产品系列
消息全家桶：简单、稳定、开源
面对如此众多的消息中间件应用场景，阿里云在消息产品这一块也有非常丰富的产品矩阵。其中，有主打业务消息和订单交易场景的 Rocket MQ；有在国际上知名度也比较高、主打业务日志流式处理的数据通路消息产品 Kafka；还有其他一些面向细化场景业务的产品，例如对标开源，作为业务消息选型补充的 Rabbit MQ，面向 IoT 领域的消息队列 MQTT，以及轻量版的 Rocket MQ——消息服务 MNS。这些产品，组成了阿里云的比较完整的消息中间件产品的矩阵。
阿里云的消息中间件具备较强的技术优势和核心竞争力，体现在很高的 SLA，最高达到 4 个 9，支持异地多活/灾备、故障秒级恢复、高吞吐和低延时的能力，并且支持海量的连接、百万队列、分级存储和 Serverless 弹性能力。
这里重点分享的消息队列 Kafka，作为一款全托管的 kafka 服务包括生态相关的云产品，解决了非常多的用户痛点，是大数据生态领域中使用率非常高的产品，其主打的价值是内核更加的稳定、成本更加的低廉，同时具备更高的性能。
企业级大数据消息通道：消息系列 Kafka
消息队列 Kafka 版集成了更丰富的生态，不仅是兼容开源的生态，还对接融合了各种阿里云内部产品的生态。具体表现在：
页面交互上，我们的控制台会有非常多且直观的功能，可以让用户使用一键迁移等生态功能，通过 Connector 对接其他云服务例如 RDS。研发同学也会持续维护更新 kafka 服务版本，让用户能够使用到最新的开源对标能力，同时也会持续做好内部优化版本，不断修复各种开源的问题，让用户有更好的使用体验；
支持服务编排、阿里云内部 Tag 的资源管理能力，以及可观测的一些基本能力；
优化模块，涉及到底层的技术优化，比如分级存储，多盘的支持等；
完善的运维底座，可以做到自动化的巡检运维，支持自动化专家诊断。
技术优化
自研双引擎支持
本节将简单介绍一些消息队列 Kafka 的技术优化。消息队列 Kafka 同时支持阿里云自研的存储引擎和开源存储引擎，可以解决用户的痛点，如：开源劣势、兼容性担忧、支持 Topic 粒度使用不同的存储引擎。
开源自建 Kafka 很难解决的一些问题可以通过我们的云 Topic 引擎去支持。云 Topic 引擎的优势包括更好的可用性、弹性和更低的成本；研发同学通过优化引擎解决开源的生存 Bug，还可以全面兼容开源的不同版本，包括 0.10 版本、2.2 版本、2.6 版本等；以及支持不同引擎 Topic 混用，引擎设置粒度细化到 Topic 级别。
刷盘机制优化
其次是刷盘机制的优化，对于开源 Kafka 来说，他的 ISR 机制支持多副本的能力。但是这个能力需要在不同的 Broker 节点上去复制和拷贝数据，要占用相当的一部分网络流量。消息队列 Kafka 版内部做了一些优化，包括和底层的阿里云盘，盘古文件系统这些做了深度的整合优化，把这个多副本的能力直接做到底层，这样可以优化阿里 Kafka 的刷盘效率，降低磁盘使用和成本，并且提升了性能，同时扩容稳定性也得到了保障，数据可靠性可以达到 8 个 9。
分级存储
还有一项比较重要的技术优化是分级存储。消息队列 Kafka 通过结合底层 NAS 等存储服务，使用分级存储降低成本，同时提供海量存储容量的能力，允许用户自定义时长的消息保存能力，大大延长了消息保留时间，支持保存长达数月的时间。同时，支持冷热数据分离，保证新的消息读写性能不受到影响。
巡检组件
提到自动化运维，必然少不了巡检组件。巡检组件保证了整个服务的稳定性。巡检系统会及时地检查所有集群有没有潜在的问题和故障，然后快速进行自我恢复。自我恢复一般是个秒级响应切换的过程，能够保证整个集群在运行中保持稳定，对用户来说，是保障高 SLA 的基础。
容灭方案
消息队列 Kafka 也具备完善的容灾方案，包括如果用户购买了专业版，部署的时候可以选择不同的可用区，对应不同的机房。当其中的一个机房出现故障，容灭方案会自动将这个服务熔断并摘除，将服务的流量切换到其他可用区，这样就可以达到全集群的自动切换，且切换时间很短，同时保证消息不会丢失。解决了开源可用性和可靠性的矛盾问题。
生态支持
Connector 组件：支持配置化转储到大数据相关产品
本节介绍消息队列 Kafka 的生态支持，说到生态，就不得不提到 Kafka Connector 组件。消息队列 Kafka Connector 支持配置化地设置转储任务将 Kafka 数据连通到其他大数据相关云产品。
用户只需要简单地配置后，就可以将上游的数据，比如说从 MySQL、Logstash 进来的数据，经过 Kafka 然后通过 Kafka 的 Connector 组件运维调度 Connector 运行时任务，自动地对接到下游，比如 OSS、FunctionComputer、Flink 、Hbase 等这些下游的计算，或者是存储分析的服务，可以自动地做到免运维的全托管的数据对接。还支持包括像 ETL 轻量化数据清洗转储，都有非常成熟的行业解决方案。
ETL 组件：轻量化消息流处理
关于 ETL 服务组件，它是轻量级消息流处理系统，可以通过接收上游采集的客户业务数据，例如生产数据、数据库的数据、物联网设备的 IoT 时序数据，进入到 Kafka，通过 Kafka 的 ETL 功能，用户可以自定义数据处理的函数，通过配置化的方式填写到 ETL 页面中。函数会自动的对某一些 Topic 的数据进行清洗和数据的流转，将这些数据通过这个加工模板/算子传到下游的目标数据源，例如 RDS、OSS、Maxcompute 这些下游的服务，自动实现数据的清理、清洗、流转的功能。
最佳实践 & 场景案列
发送最佳实践
本节介绍 Kafka 客户端的一些最佳实践。首先关于 Producer 这里，有经验上的比较普适的一些建议，如配置的参数优化、配置的计算选取。建议非业务需要不要使用 Key，因为如果使用 Key 的话，有可能因为 Key 的分布不均导致一些分区写入热点问题，因为 Key 决定了消息写入到哪一个分区，为了减少碎片化写入，更好地负载均衡，建议可以使用粘性的分区策略，以及分区数使用控制台创建 Topic 时推荐的值。
消费最佳实践
关于消费者的最佳实践，通过文档建议的参数调优方法，可以尽量减少发生 Rebalance 的可能，提高消费能力。具体的典型应用场景，像消息中间件发布订阅消息，这是它的基础能力。在跟踪网站的应用场景中，可以做到发布到特定的 Topic 和订阅 Topic，做到数据实时的处理和监控。像数据监控、日志转储、聚合日志提交，这些都可以基于现有的开源组件来实现，例如使用 File beat 开源组件，都可以直接做到基于 Kafka、开源组件这一套的能力去快速地实现日志采集分析。
典型场景
Kafka 也可以应用到反作弊的实时分析场景中，可以通过 Kafka 作为消息的中间流转组件，由上游的 FileBeat 和 LogStash 采集游戏服务的日志。把消息路由到 Flink 实时去做计算，然后把这个计算后的数据存储到 ES 或者 Click house。把 Kafka 的数据流转到一些下游的风控服务，最后反过来形成闭环，对游戏服务的反作弊分析进行处理。
MQTT 和 Kafka 一起构建的车联网，也是有一套比较成熟的体系，可以通过 Kafka 作为消息中转的总线，把不同的 IoT 数据流转到下游的各种服务。
从上述应用场景中我们可以看到，在 Serverless 趋势下的现代化软件架构体系中，消息队列 Kafka，包括其他的消息产品，在云服务 Serverless 化的过程中成为了非常重要的一环。也希望大家在将来的 Serverless 实践中多体验和使用消息中间件 Kafka 云产品，为我们提出宝贵建议。（正文完）
