稳定性

阿里巴巴双十一官方指定消息产品，支撑阿里巴巴集团所有的消息服务，历经十余年高可用与高可靠的严苛考验，是阿里巴巴交易链路的核心产品；
服务可用性 99.95%，Region 化、多可用区、分布式集群化部署，确保服务高可用，即便整个机房不可用仍可正常提供消息服务；
数据可靠性 99.99999999%，同步双写、超三副本数据冗余与快速切换技术确保数据可靠；

高性能

阿里巴巴双十一官方指定消息产品，支撑阿里巴巴集团所有的消息服务，历经十余年高可用与高可靠的严苛考验，是阿里巴巴交易链路的核心产品；
服务可用性 99.95%，Region 化、多可用区、分布式集群化部署，确保服务高可用，即便整个机房不可用仍可正常提供消息服务；
数据可靠性 99.99999999%，同步双写、超三副本数据冗余与快速切换技术确保数据可靠；

 

丰富的消息类型

提供丰富的消息类型，满足各种严苛场景下的高级特性需求，当前支持的消息类型涵盖普通消息、顺序消息（全局顺序 / 分区顺序）、分布式事务消息、定时消息/延时消息；

安全访问控制

以消息主题、订阅组的粒度，对每一条消息的收、发请求都进行严格的访问控制，确保消息的安全性；
全面支持阿里云 RAM 主子账号、黑白名单、STS 等功能，支持 TLS 传输加密协议、阿里云 VPC 访问等；

 

场景描述

作为淘宝/天猫主站最核心的交易系统，每笔交易订单数据的产生会引起几百个下游业务系统的关注，包括物流、购物车、积分、阿里妈妈、流计算分析等等，整体业务系统庞大而且复杂，架构设计稍有不合理，将直接影响主站业务的连续性；

高可用松耦合架构设计

通过上、下游业务系统的松耦合设计，即便下游子系统（如物流、积分等）出现不可用甚至宕机，都不会影响到核心交易系统的正常运转；

灵活适应业务的快速增长

商场如战场，通过 MQ 的异步化设计，可以灵活高效的适应因业务快速发展而带来的变化，如新增业务系统；

 

场景描述

诸如秒杀、抢红包、企业开门红等大型活动时皆会带来较高的流量脉冲，或因没做相应的保护而导致系统超负荷甚至崩溃，或因限制太过导致请求大量失败而影响用户体验，削峰填谷是解决该问题的最佳方式；

超高流量脉冲处理能力

MQ 超高性能的消息处理能力可以承接流量脉冲而不被击垮，在确保系统可用性同时，因快速有效的请求响应而提升用户的体验；

海量消息堆积能力

确保下游业务在安全水位内平滑稳定的运行，避免超高流量的冲击；

合理的成本控制

通过削弱填谷可控制下游业务系统的集群规模，从而降低投入成本；

 

场景描述

细数日常中需要保证顺序的应用场景非常多，比如证券交易过程时间优先原则，交易系统中的订单创建、支付、退款等流程，航班中的旅客登机消息处理等等。与FIFO原理类似，MQ提供的顺序消息即保证消息的先进先出；

严格保序

与部分开源产品不同，无论是服务上下线、扩缩容，网络不稳定等情况下，MQ 始终保证消息的有序；

高性能&可扩展

支持全局顺序与分区顺序，分别满足不同的业务需求，如证券交易系统中相同股别采用全局顺序，交易系统的不同订单之间采用分区顺序；分区顺序在严格保序的同时，通过分区动态扩展能力提高整体的并发与扩展能力；

 

场景描述

阿里巴巴的交易系统、支付红包等场景需要确保数据的最终一致性，大量引入 MQ 的分布式事务，既可以实现系统之间的解耦，又可以保证最终的数据一致性。

传统事务

多个系统或者应用组件之间的业务处理会耦合到一个大事务中，响应时间长，业务链路长从而影响系统的整体性能和可用性，甚至引起系统崩溃；

分布式事务

将核心链路业务与可异步化处理的分支链路进行拆分，将大事务拆分成小事务，减少系统间的交互，既高效又可靠；MQ 的可靠传输与多副本技术在确保消息不丢，At-Least-Once 特性确保数据的最终一致性；

场景描述

数据在"流动"中产生价值，传统数据分析大多是基于批量计算模型，而无法做到实时的数据分析，利用阿里云消息队列（MQ）与流式计算引擎相结合，可以很方便的实现将业务数据进行实时分析。

应用与分析解耦

构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦，同时由于数据产生非常快且数据量大，需要非常高的可扩展性；

大数据分析

可对接 Storm/Spark 实时流计算引擎，亦可对接 Hadoop/ODPS 等离线数据仓库系统；

 

场景描述

天猫双11大促，各个分会场琳琅满目的商品需要实时感知价格变化，大量并发访问数据库导致会场页面响应时间长，集中式缓存因为带宽瓶颈限制商品变更的访问流量，通过 MQ 构建分布式缓存，实时通知商品数据的变化；

实时数据更新

通过消息实时推送的方式，让数据实时得以更新；

降低页面响应时间

大量并发访问商品数据库，减少页面响应时间

满足大规模访问需求

大促众多分会场，多缓存的架构设计，满足对商品变更的大量访问需求；

 

 

开箱即用

无缝迁移

生态丰富

高可靠/高可用

海量消息堆积

弹性伸缩

HouseKeeping（健康巡检组件）

业务监控与告警

Open API

访问控制

主子账号

数据安全

日志聚合

淘宝、天猫平台等公司每天都会产生大量的日志。Kafka 性能高效，同时 Kafka 的特性决定它非常适合作为"日志收集中心"： 1. 采集日志时业务无感知；2. Hadoop/ODPS 等离线仓库存储和 Storm/Spark 等实时在线分析对接​​

能够解决

应用与分析解耦

构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦

在线/离线分析系统

支持实时在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统

 

高吞吐，大数据集成

通过消息队列 Kafka 可以实时收集网站活动数据（包括用户浏览页面、搜索及其他行为等）。发布-订阅的模式可以根据不同的业务数据类型，将消息发布到不同的 Topic；还可通过订阅消息的实时投递，将消息流用于实时监控与业务分析或加载到 Hadoop、ODPS 等离线数据仓库系统进行离线处理；​​

能够解决

高吞吐

网站所有用户产生的行为信息极为庞大，需要非常高的吞吐量来支持；

大数据分析

可对接 Storm/Spark 实时流计算引擎，亦可对接 Hadoop/ODPS 等

流计算处理

股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等领域，由于数据产生快、实时性强、数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。而Kafka 以及 Storm/Samza/Spark 等流计算引擎的出现，可以根据业务需求对数据进行计算分析，最终把结果保存或者分发给需要的组件。​​​​

能够解决

高可扩展性

由于数据产生非常快且数据量大，需要非常高的可扩展性；

流计算引擎

可对接开源 Storm/Samza/Spark 以及 EMR、Blink、StreamComp

多路转发

近年来KV存储（HBase）、搜索（ElasticSearch）、流式处理（Storm/Spark Streaming/Samza）、时序数据库（OpenTSDB）等等专用系统应运而生，产生了同一份数据集需要被注入到多个专用系统内的需求。利用Kafka 作为数据中转枢纽，同份数据可以被导入到不同专用系统中。​​

能够解决

一对多消费模型

发布/订阅模型，支持同份数据集能同时被消费多次；

同时支持实时和批处理

本地数据持久以及PageCache，在无性能损耗的情况下能同时传

 

功能增强

定时消息：简单的参数设置实现精准定时消息，无先入先出限制；

死信队列：新增消息消费超过最大重试次数后，自动进入死信队列的功能；

消息重试：灵活的消息重试机制，简单、灵活、确保消息不丢；

 

 

极简易用​

无缝迁移：完全兼容 AMQP 标准协议和 RabbitMQ 开源生态；

全托管​：专业托管、免运维，核心链路秒级健康巡检，不健康的状态快速恢复并及时告警，确保服务可用性；

超强性能​​

性能上限：支持百万级队列，单队列横向扩展，无并发限制；

弹性伸缩：可扩展能力强、性能线性增强，可根据业务需求弹性伸缩，对用户透明；

海量堆积：在海量消息堆积的情况下，始终保持高性能，不影响集群的正常服务；

 

 

安全可靠

Vhost & Queue & Exchange 细粒度权限控制，每次消息请求进行安全访问控制；

全面对接阿里云 RAM 主子账号，支持黑白名单控制、TLS 传输加密等；

 

无缝迁移

兼容任何支持 MQTT 3.1.1 协议的 SDK，支持 Websocket 协议，覆盖绝大多数移动端开发平台及开发语言（JAVA、.NET、C++、PHP、iOS、Android、JavaScript、nodeJS、Go 等）；

 

安全可靠

支持设备级权限控制，支持临时 Token 服务以及 SSL/TLS 传输加密通信，确保用户数据安全可靠；

 

 

天然互通

可以支持消息队列 MQTT 和消息队列 RocketMQ 的消息互通，从而实现设备端和云端的双向打通，更高效、更可靠；

 

 

高性能

可支撑千万级设备在线连接，百万级消息并发，万亿级消息流转，毫秒级消息推送；分布式理念进行设计，无单点瓶颈，各组件之间均可以无限水平扩展，确保容量可弹性伸缩，并对用户透明；

 

发布/订阅（Pub/Sub）

点对点（P2P）

低消耗

至多一次

至少一次

有且仅有一次

资源报表

监控告警

Open API（RESTful）

场景描述

随着移动互联网以及物联网应用的蓬勃发展，阿里云推出微消息队列 MQTT，从而实现端（浏览器、Android、iOS、智能设备、互动直播、车联网）与云的双向通信，通过消息实现万物互联

大容量

移动、物联网定制，千万级设备同时在线以及毫秒级的消息推送能力，平滑的线性扩展能力，对业务完全透明；

多协议

MQTT 标准协议，WebSocket，国标 808 协议，新能源电动汽车 GB/T 32960 等

 

场景描述

随着物联网行业的快速发展，智能点餐服务已成为餐饮行业中的标配，消费者可通过手机 Apps(如 Android/iOS）在餐桌上扫码，并可以连接商家的智能系统，从而实现自助下单与自助支付；

全智能交互

消费者、商家、后厨，全自助的智能设备端+云服务的双向通信能力，快速形成高效的智能点餐系统；

MQTT 标准协议

物联网业界标准协议，完全兼容社区生态，无技术绑定；

天然互通

微消息队列 MQTT & 消息队列 RocketMQ 天然互通，从而实现设备端之间、设备端与云服务之间、云端微服务之间互联互通，完美配合；