大数据开发：RocketMQ应用场景

出身阿里的RocketMQ组件，作为消息中间件来说，实力还是很强的，历经多年的“双十一、双十二”考验，起点不可谓不高。当然，这也并不意味着RocketMQ就适用于任何的场景，更多还行需要根据需求来确定方案。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲RocketMQ应用场景。

RocketMQ简介

RocketMQ脱胎于阿里内部的MetaQ。2016年捐献给Apache基金会并于2017年成为顶级项目。作为一款消息中间件，它的特点是高性能、高可靠、高实时、分布式。

RocketMQ保证严格的消息顺序，提供丰富的消息拉取模式，高效水平扩展能力，实时的消息订阅机制，亿级消息堆积能力。

削峰填谷：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，消息队列RocketMQ可提供削峰填谷的服务来解决该问题。

异步解耦：交易系统作为淘宝和天猫主站最核心的系统，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、流计算分析等等，整体业务系统庞大而且复杂，消息队列RocketMQ可实现异步通信和应用解耦，确保主站业务的连续性。

顺序收发：细数日常中需要保证顺序的应用场景非常多，例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。与先进先出FIFO（First In First Out）原理类似，消息队列RocketMQ提供的顺序消息即保证消息FIFO。

分布式事务一致性：交易系统、支付红包等场景需要确保数据的最终一致性，大量引入消息队列RocketMQ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。

大数据分析：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RocketMQ与流式计算引擎相结合，可以很方便的实现业务数据的实时分析。

分布式缓存同步：双十一大促，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，集中式缓存因带宽瓶颈，限制了商品变更的访问流量，通过消息队列RocketMQ构建分布式缓存，实时通知商品数据的变化。

关于大数据开发，RocketMQ应用场景，以上就为大家做了简单的介绍了。总的来说，RocketMQ对于分布式、高并发场景下的消息处理，还是非常有优势的。