2020双11，RocketMQ发生了以下几个方面的变化：
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云原生化实践。 完成运维层面的云原生化改造，实现 Kubernetes 化，实现降本提效，达到无人值守的自动化运维。 -
性能优化。 消息过滤优化交易集群性能提升 30%。 -
全新的消费模型。 对于延迟敏感业务提供新的消费模式，降低因发布、重启等场景下导致的消费延迟。
RocketMQ以七年0故障支撑阿里双11万亿级数据洪峰的成绩交出了一份不错的答卷。
吞吐方面，在小包非批量以及大量分区的场景下（现实应用更广泛的场景），RocketMQ 更能充分利用磁盘的 IO 能力达到更高的 TPS（领先 Kafka 一倍左右）。在大包和批量的场景下，RocketMQ 和 Kafka 目前已经相差无几，此时的瓶颈已经转移到磁盘的吞吐能力上。
业界应用方面，国内一些中大型规模的公司普遍部署了两套消息引擎，一套选择 RocketMQ用在交易、数据分发等核心链路上，一套选择Kafka用在大数据等在线、离线分析链路上。
（企业注重是否具备RocketMQ经验）
企业对RocketMQ的使用需求越来越大，而同时也面临着诸多问题，比如：
没有多环境的隔离，在多个版本同时开发送测的情况下，互相干扰严重；
RocketMQ的投递可能会失败，导致丢失消息，如何实现“可靠”投递；
开源版本的RocketMQ不支持任意时间精度的延时消息，仅支持特定的level，如何实现任意延时的时延消息。
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RocketMQ怎样才能如丝般顺滑？
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