美团运营着中国最大的内部消息平台之一，它最初构建于一个早期 Kafka 分支之上——内部称为 Mafka。Mafka 曾很好地服务于我们，但随着时间推移，碰到了两个硬性瓶颈。其一，消费者的可扩展性受限于分区数量：当消费者实例数量超过分区数时，吞吐量不会有任何提升。其二，客户端变成了一个沉重的产物——携带复杂的路由逻辑和一套二进制通信协议（wire protocol），使得跨语言支持沦为运维噩梦。

Apache RocketMQ 5 同时解决了这两个问题。Pop 消费模型按消息（而非按分区）管理消息生命周期，使一个队列可以同时被多个消费者共享——从而解锁横向弹性。基于 gRPC 构建的 Proxy 架构，带来了轻量级、与语言无关的客户端。但开箱即用的 RocketMQ 5 并不能覆盖美团在大规模场景下的需求：一套统一的全局元数据层，以及跨多个部署环境和业务单元的企业级流量隔离。

本次演讲将梳理我们在美团将 RocketMQ 5 投入生产所做出的决策与权衡。我们涵盖三个方面：第一，我们如何设计一套三层拓扑——租户（tenant）、放置组（placement group）和集群（cluster），其中放置组作为租户内的爆炸半径边界；第二，我们如何完全在 RocketMQ 之外实现多种模式的流量隔离与路由，使 broker 保持为一个纯粹的消息原语，而隔离策略可以独立演进；第三，我们如何构建单一权威的元数据服务，让所有组件保持同步。

我们将结合正在进行的生产迁移的真实结果来展开。大规模运行验证了我们的核心架构选型，但也暴露了一些我们仍在攻克的难题——从 RocketMQ 5 复制模型中的数据面约束，到其共享 commit log 设计中固有的容量隔离挑战。我们希望这些生产经验对更广泛的 RocketMQ 社区有所助益。

讲师:

Jiangge Zhang：美团软件架构师

Jiangge Zhang 是美团的架构师，就职于消息基础设施团队。他此前从事 SOA 中间件工作，整个职业生涯都专注于大规模分布式系统。