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    将 Flink 融合进消息系统,RocketMQ 为什么选择了与 Kafka 不一样的路

    8 月 13 日,RocketMQ 迎来了 5.0 版本,这是继 2017 年发布 4.0 版本之后时隔 5 年的一次重大更新。5.0 版本进行了架构重塑,新增或者修改了超过 60% 的代码,但是对 4.0 的所有功能以及整体架构进行了无缝兼容,且没有引入任何外部依赖。而且其中非常重要的一点是,RocketMQ 兼容了开源 Flink 生态。与 Kafka 只是作为 Flink 的上下游数据不同,RocketMQ 直接实现了 Flink 的基础功能或者算子,并首创性地兼容了 Flink/Blink SQL 标准以及 UDF/UDAF/UDTF。为什么 RocketMQ 会选择将 Flink 融合到一起?这样带来哪些好处?适合哪些应用场景?为解答这些问题,InfoQ 采访了 RocketMQ 开源负责人杜恒和 rocketmq-streams cofunder 袁小栋。

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    RocketMQ本地IDEA开发调试环境搭建

    发现公司这边的消息中间件采用了aliyun的RocketMQ服务,熟悉开源的同学都知道,RocketMQ是国内最早一批捐献Apache并成功毕业的项目。架构设计参考了kafka的模式,所以如果你了解kafka的架构,对于RocketMQ就可以轻车熟路了,虽然参考了kafka,但是RocketMQ也有很多的升级,比如Broker的注册和发现就采用了内部的NameServer,没有引入更多的第三方依赖,而且添加了诸如消息回溯、事务消息、延时消息等特色功能。由于之前没有接触过RocketMQ(之前一直用的kafka和RabbitMQ),准备研究一番,也为了后面集成spring boot metrics监控RocketMQ客户端信息做准备。研究一个开源项目,最好的方法就是Debug,所以记录下本地搭建RocketMq的调试环境过程

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