2020雙11，RocketMQ發生了以下幾個方面的變化：
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雲原生化實踐。 完成運維層面的雲原生化改造，實現 Kubernetes 化，實現降本提效，達到無人值守的自動化運維。 -
性能優化。 消息過濾優化交易集羣性能提升 30%。 -
全新的消費模型。 對於延遲敏感業務提供新的消費模式，降低因發佈、重啓等場景下導致的消費延遲。
RocketMQ以七年0故障支撐阿里雙11萬億級數據洪峯的成績交出了一份不錯的答卷。
吞吐方面，在小包非批量以及大量分區的場景下（現實應用更廣泛的場景），RocketMQ 更能充分利用磁盤的 IO 能力達到更高的 TPS（領先 Kafka 一倍左右）。在大包和批量的場景下，RocketMQ 和 Kafka 目前已經相差無幾，此時的瓶頸已經轉移到磁盤的吞吐能力上。
業界應用方面，國內一些中大型規模的公司普遍部署了兩套消息引擎，一套選擇 RocketMQ用在交易、數據分發等核心鏈路上，一套選擇Kafka用在大數據等在線、離線分析鏈路上。
（企業注重是否具備RocketMQ經驗）
企業對RocketMQ的使用需求越來越大，而同時也面臨着諸多問題，比如：
沒有多環境的隔離，在多個版本同時開發送測的情況下，互相干擾嚴重；
RocketMQ的投遞可能會失敗，導致丟失消息，如何實現“可靠”投遞；
開源版本的RocketMQ不支持任意時間精度的延時消息，僅支持特定的level，如何實現任意延時的時延消息。
01
RocketMQ怎樣才能如絲般順滑？
某大廠企業級紅包項目消息中間件真實講解
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02
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