RocketMQ 事务消息 王强 (辽天) 阿⾥里里巴巴 中间件技术专家 • 事务消息的演进与Apache RocketMQ的实现 • Cloud Native时代下消息系统的挑战 • Apache RocketMQ 简介 • Apache RocketMQ 存储设计 Apache RocketMQ http://rocketmq.apache.org • ⾼高性能，分布式 • ⾼高并发 ⾼高并发 • 消息堆积 • Apache顶级项⽬目 发展历史 2013� Open Source Massive accumulation Orderly messaging 2014� Industry Ready 194.2 billion messages transferring in Singles��Day and widely used in production RocketMQ 5.0 Cloud-native, computing storage separating architecture� 典型应⽤用场景 ⾦金金融交易易 电⼦子商务 智能制造 分布式事务 异步解耦 IoT/IIoT 决策分析 实时计算 概念模型 Broker A Producer A Topic A Broker B Topic B ConsumerGroupA

使用gRPC go实现 基于Topic的高效消息订阅发布模型 姓名 张凯 中国电子云 目 录 gRPC go 介绍 01 gRPC四种通信模式及落地场景 02 根据proto生成go桩代码 03 订阅者动态注册 04 发布者消息推送 05 现场案例演示 06 gRPC go介绍 gRPC是什么？ 01. 副标题 开篇思考几个问题 01. 副标题 gRPC介绍 Web开发 基于通信模式如何落地？ 01. 副标题 流式传输 基于通信模式如何落地？ 01. 副标题 以及，本次分享的 “ ” 基于Topic消息发布订阅 基于Topic的消息发布模型简介 01. 副标题 基于Topic的消息发布模型简介 01. 副标题 BRIAN KERNGHAN service PubSubService { rpc Publish(PublishRequest) 服务器和客户端的接口代码。  --go_out=.: 类似地，这个选项指定了非 gRPC 相关的 Protocol Buffers 消息结构体等 Go 语言代码的输出目录， 同样为当前目录。protoc-gen-go 插件会处理 .proto 文 件中的消息定义并生成对应的 Go 结构体。 订阅者动态注册 01. 副标题 type subscriber chan interface{}

7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 1/22 基于amqp实现的golang消息队列 MaxQ 2017-07-01 张培培 饿了么－基础框架组 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 2. IPC消息队列 3. AMQP协议 4. MaxQ架构模型 5. MaxQ相关特性 6. 使用场景和案例 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 3/22 1. 队列 跟消息队列相比，有哪些共性？ 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ 生产者消费者 通信方式 存储方式 堆积能力 消息可靠性 生产消费关系 Pull/Push 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 5/22 2. IPC消息队列 跟消息队列相比，有哪些共性？ 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168

万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名：誓嘉 l真名：王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人， PPMC Member，Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 . c o m ©2016 Alibaba Middleware Group 阿里消息中间件演变历史 2016 2007 2010 2011 2012 2015 Notify 五彩石项目 交易核心消息流转 Napoli ActiveMQ内核 B2B大规模使用 MetaQ v1.0 顺序消息 海量堆积能力 Aliware MQ v1.0 Notify v3.0 MetaQ RocketMQ MetaQ RocketMQ Notify Aliware MQ 有序消息，Pull模式， 海量消息堆积能力 阿里云售卖的消息中间件， 支持公有云，金融云，私 有云，聚石塔 事务消息，Push模式， 交易核心消息分发 阿里消息中间件现状 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 Apache RocketMQ 未来展望

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Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer XAgenda 第二 第三 第四 第一 Curve的由来 Curve的设计目标 Curve块存储 和 Curve文件存储 Curve社区Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 高性能，易运维，云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL 每分钟事务数提升39% 2. pgbench 延迟降低21% TPS提升26% 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 快速跨云弹性发布的业务 3. 低成本大容量需求的业务 4. 中间件冷热数据自动分离 5. S3和POSIX统一访问需求 主要挑战和支持场景Curve Roadmap 1. 架构 1. 文件存储支持分布式缓存、完善冷热数据分层存储能力 2. 完善混合云、公有云上部署架构 3. 完善高性能3副本存储引擎，支持混合盘 4. 文件存储支持数据存储到HDFS、rados等引擎 2. 性能 1. 完善RDMA/SPDK方案，发布稳定版本

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