引言：AI 时代的数据处理变革 人工智能技术的发展经历了从感知智能到生成智能，再到智能体和具身智能的跨越式演进。这一过程不仅体现在算法模型的不断突破，更深刻地反映在对数据处理能力要求的根本性变化。根据麦肯锡的调研数据显示，2022 年，全球有 50% 的公司部署了 AI 技术，投资超过总预算的 4%。生成式 AI（GenAI）的崛起进一步推动了企业转型，其在流程优化、个性化服务等方面的应用已经超越了传统 AI 的范畴。 在这一技术变革的浪潮中，数据处理能力的重要性愈发凸显。传统的数据处理架构主要围绕结构化数据的批量处理而设计，采用的是相对静态的 ETL 模式。然而，AI 时代的数据处理需求呈现出截然不同的特征：数据源更加多样化，包括文本、图像、音频、视频等多模态数据；处理要求更加实时化，需要支持流式数据的即时处理和响应；应用场景更加智能化，需要结合大语言模型的推理能力进行数据的理解、转换和增强。 本文将从 AI 时代数据处理的挑战与机遇出发，深入分析事件驱动架构在 AI 数据处理中的技术优势，详细阐述 EventBridge for AI ETL 的实践案例，展示其在不同应用场景中的价值。我们希望能够为企业在 AI 转型过程中的数据基础设施建设，提供有价值的技术指导和实践参考，推动 AI 技术在更广泛领域的落地应用。 一、AI 时代数据处理的挑战与机遇 1. GenAI 的演进路径分析 生成式 AI 的发展经历了从简单到复杂、从单一到多元的演进过程，每个阶段都对数据处理能力提出了不同的要求。深入理解这一演进路径，对于把握 AI 数据处理的发展趋势具有重要意义。 最初起点：简单模型 API 调用阶段 在生成式 AI 发展的初期阶段，应用架构相对简单直接。用户通过 Query 向大语言模型发送请求，模型基于预训练的知识生成 Response 并返回给用户。这种架构虽然现在看来可能过于"简陋"，但却是许多初期现象级 AI 应用产品的起点，如文本总结、AI 算命、AI 情感分析等应用都采用了这种直白的架构模式。 在这个阶段，数据处理的需求相对简单，主要集中在 Prompt 的优化上。开发者需要通过精心设计的提示词来引导模型生成期望的输出，数据处理更多体现在输入文本的预处理和输出结果的后处理上。然而，这种简单的架构很快就暴露出明显的局限性：模型的知识截止时间限制了其对最新信息的获取能力，缺乏领域专业知识导致在特定场景下的表现不佳，无法处理个性化和上下文相关的复杂查询。 增强上下文：RAG 技术的兴起 为了解决简单模型 API 调用的局限性，RAG（RetrievalAugmented Generation）技术应运而生。RAG 的核心思想是在模型生成回答之前，先从外部知识库通过之前用于搜广推的向量检索技术方案，检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给模型，从而增强模型的生成能力。 RAG 技术的引入标志着 AI 数据处理进入了一个新的阶段，数据处理需求显著增加，主要体现在两个方面：首先是问题域特有信息的处理，例如在分析用户在某个平台的购买喜好时，需要实时获取和处理用户在该平台的购买数据；其次是时效信息的处理，如股票信息、实时新闻等需要不断更新的动态数据。 RAG 技术的实现需要构建一个完整的数据处理管道，包括数据收集、预处理、向量化、存储、检索和后处理等多个环节。这对数据处理系统的实时性、准确性和可扩展性提出了更高的要求。根据 Menlo Ventures 发布的市场调研报告，RAG 以 51% 的市场份额在企业市场中占据绝对优势，充分说明其在实际应用中的重要地位。 Agent 模式：智能体的规划与工具能力 随着 AI 技术的进一步发展，单纯的检索增强已经无法满足复杂应用场景的需求。Agent 模式的出现代表了 AI 应用架构的又一次重大演进。Agent 是在特定环境下具备 plan+tools 能力的智能体，其中"特定环境"限制了 Agent 的创建面向特定的场景和问题域，"plan" 说明 Agent 具有思考和规划能力，且能够根据反馈进行循环迭代，"tools" 则是指 Agent 具备与外部交互的能力。 Agent 模式对事件驱动和数据处理提出了更加复杂和多样化的需求。Agent 需要能够动态地选择和调用不同的工具来完成任务，这要求事件驱动系统具备高度的灵活性和可扩展性。同时，Agent 的规划和决策过程需要基于实时的环境信息和历史数据，这对数据的实时性和一致性提出了严格要求。 2. 数据种类的多样化挑战 AI 时代的数据处理面临着前所未有的数据种类多样化挑战。与传统的以结构化数据为主的处理模式不同，AI 应用需要处理包括文本、图像、音频、视频在内的多模态数据，每种数据类型都有其独特的处理要求和技术挑战。 结构化数据 结构化数据具有固定的格式和明确的字段定义，是传统数据处理系统最擅长处理的数据类型。在 AI 应用中，结构化数据主要来源于数据库、数据仓库、业务系统等，包括用户信息、交易记录、日志数据等。这类数据的处理相对成熟，主要挑战在于如何高效地进行数据清洗、转换和集成。 然而，即使是结构化数据的处理，在 AI 时代也面临新的挑战。首先是数据量的急剧增长，根据 IDC 的预测，全球数据量将从 2020 年的 64.2ZB 增长到 2025 年的 175ZB 。其次是数据源的多样化，企业需要整合来自不同系统、不同格式的结构化数据。最后是实时性要求的提高，AI 应用往往需要基于最新的数据进行推理和决策。 非结构化数据 非结构化数据在 AI 应用中占据越来越重要的地位。文本数据是较为通用的非结构化数据类型，包括文档、邮件、社交媒体内容、客服对话等。这类数据的处理需要运用自然语言处理技术，包括分词、实体识别、情感分析、语义理解等。 图像和视频数据的处理更加复杂，需要运用计算机视觉技术进行特征提取、目标检测、图像分类等。音频数据的处理则涉及语音识别、音频分类、声纹识别等技术。每种非结构化数据都需要专门的预处理、特征提取和向量化技术，这大大增加了数据处理系统的复杂性。 半结构化数据 半结构化数据是介于完全结构化的数据和完全无结构的数据之间的一种数据形式。它不符合关系数据库或其他数据表形式的严格结构，但包含标签或其他标记，用于分隔语义元素和执行记录和字段的层次结构。这使得它比非结构化数据更容易分析，也更具灵活性。 AI 系统，特别是机器学习和深度学习模型，需要大量的、多样化的数据进行训练和推理。半结构化数据凭借其灵活性和丰富的上下文信息，在 AI 的多个关键环节中扮演着核心角色。譬如标注信息存储，特征工程，A2A Message Events 等等。 多模态数据的融合处理 随着 AI 技术的发展，越来越多的应用需要同时处理多种模态的数据。例如，智能客服系统需要同时处理文本、语音和图像信息；智能推荐系统需要结合用户的行为数据、内容特征和社交关系等多维信息。多模态数据的融合处理不仅需要处理每种模态的数据，还需要建立不同模态之间的关联和映射关系。 这种融合处理的挑战在于如何保证不同模态数据的时间同步、语义一致和质量统一。同时，多模态数据的存储和检索也需要专门的技术支持，传统的关系型数据库往往无法满足这种需求，需要采用向量数据库、图数据库等新型存储技术。 3. 主流数据采集方式的演变 AI 时代的数据采集方式相比传统模式发生了显著变化。传统的数据采集主要依赖定期的批量抽取，而 AI 应用往往需要实时或近实时的数据流。这种变化对数据采集系统的架构和性能提出了新的要求。 + 实时数据流采集成为主流趋势。通过消息队列、流处理框架等技术，系统能够实时捕获和处理数据变化。Apache Kafka、Apache RocketMQ 等流处理平台在 AI 数据采集中发挥着越来越重要的作用。根据市场研究数据，流处理技术已经成为 2024 年数据集成的关键趋势。 + API 驱动的数据采集也变得越来越普遍。通过 RESTful API、GraphQL 等接口，系统能够按需获取外部数据源的信息。这种方式特别适合处理第三方服务的数据，如社交媒体数据、天气信息、金融数据等。 + 事件驱动的数据采集是另一个重要趋势。当特定事件发生时，系统自动触发数据采集和处理流程。这种方式能够大大提高数据处理的效率和实时性，特别适合处理用户行为数据、系统日志等事件型数据。 4. AI 时代的数据集成挑战 （图源：_https://x.com/RLanceMartin/status/1673380038274695169_） 上图是 Langchain 在 RAG 领域定义的数据集成。诚然它具有模块化、声明式设计，并为我们提供了大量实用程序和辅助功能，但是在工程化的复杂度依旧存在，我们依然会陷入针对 Data 领域的抽象和工程化实现。 所以，在 AI 与数据集成的实践过程中，我们总结出企业普遍面临三大核心痛点，这些痛点不仅影响了 AI 应用的开发效率，也制约了 AI 技术的规模化应用。 扩展难：数据源异构性挑战 随着企业数字化程度的提高，数据源的种类和数量呈爆炸式增长。企业需要整合来自 ERP、CRM、OA、电商平台、社交媒体、IoT 设备等各种系统的数据。这些数据源在数据格式、接口协议、更新频率、访问权限等方面存在巨大差异。 一个简单的数据集成项目在初期往往进展顺利，但随着需要接入的数据源增加，系统的复杂度呈指数级增长。每增加一个新的数据源，开发团队都需要了解其特定的数据格式和接口规范，开发相应的连接器和转换逻辑，并进行充分的测试和验证。这种线性增长的开发模式严重制约了 AI 项目的扩展能力。 更为严重的是，不同数据源之间往往存在数据格式不一致、字段命名不规范、数据质量参差不齐等问题。例如，同样是用户信息，不同系统可能使用不同的用户 ID 格式，时间字段可能采用不同的时区和格式，地址信息可能有不同的结构化程度。这些差异需要在数据集成过程中进行统一处理，进一步增加了系统的复杂性。 运维难：业务复杂性增长 AI 数据处理系统的运维复杂性远超传统的数据处理系统。首先，AI 应用对数据的实时性要求更高，任何数据延迟都可能影响模型的推理效果。其次，AI 数据处理涉及多个环节，包括数据采集、清洗、转换、向量化、存储、检索等，每个环节都可能出现问题。最后，AI 模型的迭代更新频繁，数据处理逻辑也需要相应调整。 在实际运维过程中，运维团队经常面临各种突发问题：数据源突然变更接口格式导致数据采集中断，数据质量问题导致模型推理结果异常，系统负载突增导致处理延迟，存储空间不足导致数据丢失等。这些问题往往需要跨团队协作解决，涉及数据工程师、算法工程师、运维工程师等多个角色。 传统的运维方式主要依赖人工监控和处理，这种方式在面对 AI 数据处理系统的复杂性时显得力不从心。企业迫切需要智能化的运维工具和自动化的故障处理机制，以降低运维成本和提高系统可靠性。 稳定性差：数据链路可靠性问题 数据链路的稳定性是 AI 应用能否成功上线生产环境的关键因素。在 AI 应用中，数据质量和处理链路的任何问题都可能导致模型推理结果的偏差甚至错误，进而影响业务决策和用户体验。 数据链路的稳定性问题主要体现在几个方面：数据丢失或重复，由于网络故障、系统异常等原因导致数据在传输过程中丢失或重复处理；数据延迟，由于处理能力不足、网络拥塞等原因导致数据处理延迟，影响 AI 应用的实时性；数据质量下降，由于数据源变更、处理逻辑错误等原因导致数据质量下降，影响模型的推理效果；系统故障，由于硬件故障、软件 bug 等原因导致整个数据处理链路中断。 这些稳定性问题的根本原因在于传统数据处理架构的紧耦合设计。在紧耦合架构中，任何一个组件的故障都可能影响整个系统的运行。同时，缺乏有效的监控和告警机制，问题往往在造成严重影响后才被发现。 为了解决这些问题，业界开始探索基于事件驱动架构的松耦合设计。通过将数据处理流程分解为独立的事件和处理单元，系统能够实现更好的容错能力和可扩展性。同时，通过引入智能监控和自动恢复机制，系统能够及时发现和处理各种异常情况，保证数据链路的稳定运行。 二、AI 数据处理的技术基石 事件驱动架构__ 1. 事件驱动架构的核心概念 事件驱动架构（EventDriven Architecture，EDA）作为一种现代软件架构模式，为解决 AI 时代数据处理的复杂性挑战提供了强有力的技术基础。 Event的本质：状态变化的数字化表达 在事件驱动架构中，Event（事件）是系统的核心概念。简单来说，事件就是状态的显著变化，是一切能够输入计算机中且能被处理的符号的数字化表达。这种定义看似简单，但却蕴含着深刻的技术内涵。 以一个典型的 4S 店售卖汽车的业务场景为例，我们可以清晰地看到事件的本质特征。当客户购买汽车并且其状态从"For Sale"变为"Sold"时，这构成了一个销售事件。成功交易后，从账户中扣除金额形成了一个支付事件。用户点击预订试驾后，将预约信息添加到指定用户的操作产生了一个预约事件。甚至用户资料和预约单本身也可以被视为事件的载体。 这种事件化的思维方式具有重要的技术优势。首先，事件提供了系统状态变化的完整记录，使得系统具备了天然的审计和回溯能力。其次，事件的异步特性使得系统组件之间能够实现松散耦合，提高了系统的可扩展性和容错能力。最后，事件的标准化格式使得不同系统之间的集成变得更加简单和可靠。 在 AI 数据处理场景中，事件的概念得到了进一步的扩展和深化。数据的产生、变更、处理、存储等各个环节都可以被抽象为事件。例如，当新的训练数据上传到系统时，产生数据接收事件；当数据经过清洗和转换后，产生数据处理完成事件；当向量化处理完成后，产生向量生成事件；当数据成功存储到向量数据库后，产生数据入库事件。这种事件化的处理方式使得整个 AI 数据处理流程变得清晰、可控和可监控。 2. EventBridge 架构深度解析 阿里云 EventBridge 作为事件驱动架构的具体实现，在技术架构设计上充分体现了 EDA 的核心理念，同时针对 AI 数据处理的特殊需求进行了深度优化。 源、过滤、转换、目标 EventBridge 的技术架构围绕四大核心能力构建：源（Source）、过滤（Filter）、转换（Transform）、目标（Sink）。这四大能力形成了完整的事件处理链路，为 AI 数据处理提供了全面的技术支撑。 源（Source）能力负责事件的接入和采集。EventBridge 支持多种类型的事件源，包括结构化数据源和非结构化数据源。结构化数据源涵盖了消息队列（Kafka、RocketMQ 等）、数据库（关系型数据库、数据仓库）、可观测性平台（SLS、Prometheus）、API 接口等。非结构化数据源则包括对象存储（CSV、PDF、TXT 等文件格式）以及各种自定义数据源。这种多样化的数据源支持使得 EventBridge 能够适应 AI 应用中复杂多变的数据接入需求。 过滤（Filter）能力提供了灵活的事件筛选机制。通过事件模式匹配，系统可以根据预定义的规则对事件进行筛选和路由。EventBridge 支持多种匹配模式，包括指定值匹配、前缀匹配、包含匹配、除外匹配、多模式匹配等。这种细粒度的过滤能力使得系统能够精确地控制事件的处理流程，避免不必要的计算资源消耗。 转换（Transform）能力是 EventBridge 在 AI 领域的核心创新。系统支持多种转换方式，包括自定义代码转换、自定义模型转换、自定义 API 转换等。特别值得注意的是，EventBridge 集成了百炼模型服务，能够调用大语言模型进行智能化的数据转换。这种 AI 驱动的转换能力使得系统能够处理传统 ETL 工具难以处理的复杂数据转换任务。 目标（Sink）能力负责处理后事件的输出和存储。EventBridge 支持多种目标类型，包括消息队列、数据库、数据仓库、可观测性平台、函数计算、API 接口、通知服务等。这种多样化的目标支持使得处理后的数据能够灵活地流向不同的下游系统，满足 AI 应用的多样化需求。 事件总线模型：N:M 的灵活路由 EventBridge 的事件总线模型采用了经典的 EDA（事件驱动）架构中的 N:M 模型，提供了多事件路由、事件匹配、事件转换等核心能力，帮助用户快速搭建事件驱动架构。 在事件总线模型中，多个事件源可以同时向事件总线发送事件，事件总线根据预定义的规则将事件路由到相应的目标服务。这种 N:M 的路由模式具有重要的技术优势。 + 首先，它实现了事件源和目标服务之间的完全解耦，事件源不需要知道有哪些目标服务在消费事件，目标服务也不需要知道事件来自哪个源。 + 其次，它支持动态的路由配置，可以在运行时添加或删除事件源和目标服务，而不影响系统的正常运行。 + 最后，它提供了强大的事件复制和广播能力，一个事件可以同时被多个目标服务处理，实现了数据的多路分发。 在 AI 数据处理场景中，事件总线模型的这些特性具有重要价值。例如，当新的训练数据到达时，可以同时触发数据预处理、质量检查、备份存储等多个处理流程。当模型推理完成时，可以同时更新缓存、记录日志、发送通知等。这种并行处理能力大大提高了 AI 数据处理的效率。 事件流模型：1:1 的高效传输 除了事件总线模型，EventBridge 还提供了事件流模型，采用标准的 Streaming（1:1）流式处理场景。事件流模型没有总线概念，适用于端到端的数据转储、数据同步及数据处理等场景，帮助用户轻松构建云上数据管道服务。 事件流模型的核心优势在于其高效的点对点传输能力。在这种模型中，事件从源直接流向目标，中间经过匹配和转换处理，但不需要经过复杂的路由逻辑。这种简化的处理流程使得事件流模型在处理大量数据时具有更高的性能和更低的延迟。 在 AI 数据处理中，事件流模型特别适合处理实时数据流。例如，将实时产生的用户行为数据直接流式处理并存储到向量数据库中，或者将传感器数据实时转换为模型输入格式。这种高效的流式处理能力为实时 AI 应用提供了重要的技术支撑。 3. 事件驱动架构在 AI 领域的应用价值 事件驱动架构在 AI 领域的应用价值不仅体现在技术层面的优势，更重要的是它为 AI 应用的规模化部署和运营提供了坚实的基础。 松散耦合设计 松散耦合是事件驱动架构的核心特征，也是其在 AI 领域应用的重要价值所在。在 AI 系统中，不同的组件往往由不同的团队开发和维护，包括数据工程团队、算法团队、平台团队等。松散耦合的设计使得这些团队能够独立地开发和部署各自的组件，而不需要过多地考虑其他组件的实现细节。 这种设计理念特别适合AI项目的迭代开发模式。AI 算法和模型往往需要频繁地更新和优化，如果系统采用紧耦合的设计，每次算法更新都可能需要修改多个组件。而在松散耦合的架构中，算法的更新只需要修改相应的事件处理逻辑，不会影响其他组件的正常运行。 可扩展性/稳定性保障 AI 应用的负载往往具有很强的不确定性和波动性。在某些时段，系统可能需要处理大量的数据和请求；而在其他时段，系统的负载可能相对较低。事件驱动架构的可扩展性特征使得系统能够根据实际负载动态调整资源配置。 在事件驱动架构中，每个组件都可以独立地进行扩展。当某个组件的处理能力不足时，可以增加该组件的实例数量，而不需要扩展整个系统。这种细粒度的扩展能力使得资源配置更加精确和高效。 端到端的实时传输 AI 应用往往对实时性有很高的要求，特别是在实时推理、智能客服等场景中。事件驱动架构的实时传输特性使得系统能够快速响应各种事件，大大提高了 AI 应用的实时性。 采用事件驱动架构的系统在可扩展性、可维护性和可靠性方面都有显著提升。在 AI 领域，这些优势更加明显，因为 AI 应用往往需要处理更加复杂和多变的数据处理需求。 三、解决方案详解EventBridge 多源 RAG 能力 EventBridge 多源 RAG 能力代表了事件驱动架构在 AI 数据处理领域的重要突破。这一能力的核心价值在于将传统的数据处理流程与现代 AI 技术深度融合，为企业构建智能化的数据管道提供了全新的技术范式。 1. 多源数据接入 在 AI 时代，数据源的多样性和复杂性达到了前所未有的程度。EventBridge 多源 RAG 能力通过统一的接入框架，实现了对各种异构数据源的无缝集成，为 AI 应用提供了丰富的数据基础。 非结构化数据 Loader 技术 非结构化数据在 AI 应用中占据越来越重要的地位，特别是在 RAG（检索增强生成）场景中。EventBridge 针对非结构化数据的处理需求，开发了一套完整的 Loader 技术体系，支持多种数据格式的智能解析和处理。 分块处理策略是非结构化数据处理的关键技术。在 RAG 应用中，长文档需要被分割成适当大小的文本块，以便进行向量化和检索。EventBridge 提供了多种分块策略，包括基于字符数的固定分块、基于段落结构的逻辑分块等。 单文档与批量加载是系统设计中的重要考虑因素。对于实时性要求较高的场景，系统支持单文档的即时加载和处理，确保新文档能够快速进入 RAG 系统。对于批量数据处理场景，系统提供了高效的批量加载机制，支持并行处理和断点续传，确保大规模数据的可靠处理。 结构化数据源集成 结构化数据源的集成是 EventBridge 多源 RAG 能力的另一个重要组成部分。与非结构化数据不同，结构化数据具有明确的格式定义和字段结构，但其集成挑战主要体现在数据源的多样性和实时性要求上。 数据系统集成是结构化数据接入的重要方式。EventBridge 支持主流的消息队列（如 Kafka、RocketMQ、MQTT），日志服务（如 SLS，Simple Log Service），数据库服务（如 MySQL）等。 实时流数据处理是 EventBridge 在结构化数据处理方面的重要创新。系统采用了流式处理架构，能够实时处理高吞吐量的数据流。可实现复杂的流式数据转换和聚合操作，为实时 RAG 应用提供丰富的事件源。 2. 向量数据库入库优化 向量数据库是 RAG 应用的核心基础设施，EventBridge 在向量数据库入库方面的优化为 RAG 应用提供了高效、可靠的数据存储支撑。 向量数据库支持 随着 AI 技术的发展，向量数据库市场呈现出百花齐放的态势。不同的向量数据库在性能特征、功能特性、成本结构等方面各有优势。EventBridge 通过提供统一的向量数据库接入接口，支持 Dashvector、Milvus 等主流向量数据库产品，为用户提供了灵活的选择空间。 传统数据库向量插件兼容 除了向量数据库，许多传统数据库也推出了向量扩展插件，如 PostgreSQL 的 PGvector、MySQL 的向量索引等。这些向量插件使得用户能够在现有的数据库基础设施上实现向量存储和检索功能，降低了系统的复杂度和成本。EventBridge 也即将支持向量插件方式入库，为开发者带来更多选择。 一键白屏化入库体验 为了降低向量数据库使用的技术门槛，EventBridge 提供了一键白屏化的入库体验。用户只需要通过简单的图形界面配置，就能够实现复杂的向量数据处理和入库流程。 + 直观的拖拽式配置界面：用户可以通过拖拽的方式配置数据源、处理逻辑、目标数据库等，系统会自动生成相应的处理流程。这种可视化的配置方式大大降低了系统使用的复杂度。 + 丰富的预置模板：涵盖常见的 RAG 应用场景，用户可以基于这些模板快速搭建自己的数据处理流程，然后根据具体需求进行定制化调整。 + 完善的监控仪表板和告警机制：用户可以实时查看数据处理的状态、性能指标、错误信息等，及时发现和解决问题。 四、解决方案详解实时推理与异步推理能力__ EventBridge 在推理接入方面提供了灵活的选择，支持实时推理和异步推理两种模式，以满足不同应用推理场景的需求。 1. 智能数据转换能力 数据转换是 ETL 流程中最复杂也是最关键的环节。EventBridge 多源 RAG 能力在数据转换方面的创新，主要通过深度集成大语言模型（LLM）的推理能力，将其自然语言理解和生成能力引入数据处理流程，实现传统 ETL 工具难以处理的复杂数据转换任务。 + 在数据清洗方面，LLM 能够智能识别和处理各种数据质量问题。例如，基于上下文自动纠错包含拼写错误的文本数据；将格式不规范的地址信息标准化为统一格式；将包含缩写和俚语的文本转换为标准的表达方式。 + 在数据增强方面，LLM 能够为原始数据添加语义信息，为 AI 应用提供更加丰富的数据基础。例如，从产品描述文本中自动提取产品的关键特征和属性；分析用户评论的情感倾向和关键观点；提取新闻文章的关键事件和实体信息。 + 在数据转换方面，LLM 能够实现复杂的格式转换和结构重组，大大降低了数据集成的复杂度。例如，将非结构化的文本转换为结构化的 JSON 格式；将表格数据转换为自然语言描述；将多种数据源的信息融合为统一的数据模型等。 2. 结构化输出技术 结构化输出是 EventBridge 在 AI 数据处理方面提供的重要能力。传统的大语言模型输出通常是非结构化的自然语言文本，往往需要进行二次解析和处理（例如，使用正则表达式、自然语言处理工具等方法从模型输出中提取结构化信息），这个过程不仅复杂而且容易出错。EventBridge 支持结构化输出，使得大语言模型能够直接生成 JSON、XML 等结构化的数据格式，避免了二次解析的复杂性，大大简化了数据处理流程。 在实际应用中，结构化输出技术能够支持复杂的数据结构定义。用户可以定义包含嵌套对象、数组、枚举值等复杂结构的输出格式，模型会严格按照定义的格式生成输出。这种精确的格式控制使得 AI 数据处理能够与下游系统无缝集成。 + JsonSchema 原生支持：JsonSchema 是 JSON 数据格式的标准化描述语言，广泛应用于 API 设计和数据验证。EventBridge 提供了对 JsonSchema 的原生支持，允许用户定义期望的输出格式，并确保模型输出严格符合定义的格式。JsonSchema 支持复杂的数据结构定义，包括字段类型、约束条件、默认值等详细信息，系统会在模型推理过程中进行实时验证和纠正，确保数据处理结果的一致性和可靠性。对于支持 JsonSchema 的模型，系统会优先使用其原生能力进行结构化输出，通常具有更好的性能和更高的准确性。 + 提示词注入优化：对于不支持 JsonSchema 原生能力的模型，EventBridge 采用智能提示词注入技术。系统会分析用户输出格式，并结合模型特性，生成相应的提示词模板并注入到模型的输入中，引导模型生成符合要求的结构化输出。系统将根据模型的输出质量动态调整提示词，优化输出效果。在多轮对话和上下文处理方面，系统能够智能管理提示词上下文，维护完整的对话历史，确保每轮输出的格式一致。因此，EventBridge 能够支持各类大语言模型，无论其是否原生支持结构化输出，都能生成高质量的结构化数据，为用户提供更广泛的模型兼容性和更大的选择空间。 五、EventBridge for AI ETL 的最佳实践 _ _ EventBridge 通过丰富的应用场景实践，为不同行业和业务需求提供了完整的解决方案。这些最佳实践不仅验证了技术方案的可行性，更为企业在 AI 数据转型过程中提供了宝贵的经验参考。 1. 数据预处理（Data Preprocessing） 数据预处理是机器学习和 AI 应用中的关键环节，数据质量直接影响模型的训练效果和推理准确性。EventBridge 在数据预处理方面提供了全面的解决方案，特别是在 SFT（Supervised FineTuning）训练数据准备方面展现出独特优势。 训练数据准备 监督微调（SFT）是大语言模型训练中的重要环节，需要高质量的标注数据来指导模型学习特定任务的能力。EventBridge 通过事件驱动的数据处理流程，能够高效地处理和准备 SFT 训练所需的数据集。 在数据收集阶段，系统能够从多个数据源实时收集原始数据，包括用户对话记录、文档库、知识库、API 响应等。通过事件驱动的方式，当新的数据产生时，系统能够立即触发数据处理流程，确保训练数据的时效性。例如，当客服系统产生新的对话记录时，系统会自动提取对话内容，进行格式标准化，并添加到训练数据集中。 在数据标注方面，EventBridge 集成了大语言模型的能力，能够实现半自动化的数据标注。系统可以使用预训练的模型对原始数据进行初步标注，然后通过人工审核和修正，形成高质量的训练样本。这种人机结合的标注方式大大提高了数据标注的效率和质量。 在数据格式转换方面，不同的模型训练框架往往需要特定的数据格式。EventBridge 能够借助中间函数计算节点，根据目标模型的要求，自动将数据转换为相应的格式。例如，将对话数据转换为 ChatML 格式，将问答数据转换为 Alpaca 格式等。这种自动化的格式转换能力大大简化了数据准备的工作量。 数据错误处理 数据错误是影响 AI 模型性能的重要因素，包括数据缺失、格式错误、逻辑错误等多种类型。EventBridge 通过 LLM 节点和函数节点，能够有效提高数据质量。 在数据缺失处理方面，系统采用了多种策略。对于数值型数据，可以使用均值、中位数、众数等统计方法进行填充；对于分类型数据，可以使用最频繁的类别进行填充；对于文本数据，可以使用语言模型生成合理的填充内容。系统会根据数据的特征和业务需求自动选择最合适的填充策略。 在格式错误处理方面，系统能够智能识别和修复各种格式问题。例如，对于日期时间数据，系统能够识别多种日期格式并统一转换为标准格式；对于数值数据，系统能够处理千分位分隔符、货币符号等格式问题；对于文本数据，系统能够处理编码问题、特殊字符等。 在逻辑错误处理方面，系统通过规则引擎和机器学习模型相结合的方式进行检测和修复。例如，检测年龄数据是否在合理范围内，检测地址信息是否符合地理逻辑，检测业务数据是否符合业务规则等。当发现逻辑错误时，系统会根据预定义的修复策略进行自动修复或标记为需要人工处理。 数据重复去除 数据重复是大规模数据处理中的常见问题，特别是在多源数据集成的场景中。EventBridge 提供了多过滤和中间过程转换，确保数据的唯一性和一致性。 在精确重复检测方面，系统通过哈希算法快速识别完全相同的记录。对于大规模数据集，系统采用了分布式哈希计算，能够在保证准确性的同时提高处理效率。 在近似重复检测方面，系统使用了多种相似度计算方法。对于文本数据，采用编辑距离、余弦相似度、Jaccard 相似度等方法；对于数值数据，采用欧氏距离、曼哈顿距离等方法；对于结构化数据，采用字段级别的相似度计算。系统会根据数据类型和业务需求自动选择最合适的相似度计算方法。 在重复处理策略方面，系统提供了多种选择。可以保留最新的记录，保留质量最高的记录，或者将重复记录合并为一条记录。系统还支持自定义的重复处理逻辑，用户可以根据具体的业务需求定义重复处理规则。 数据缺失补全 数据缺失是实际数据中的普遍现象，如何合理地处理缺失数据对模型性能有重要影响。EventBridge 可通过中间函数计算节点对数据进行处理和补全，提高数据的完整性和可用性。 在统计方法补全方面，系统支持多种经典的统计填充方法。对于数值型数据，可以使用均值、中位数、众数、线性插值、多项式插值等方法；对于分类型数据，可以使用众数、随机填充、基于分布的填充等方法。系统会根据数据的分布特征自动选择最合适的填充方法。 在机器学习方法补全方面，系统使用训练好的模型来预测缺失值。例如，使用回归模型预测数值型缺失值，使用分类模型预测分类型缺失值。这种方法能够考虑数据之间的复杂关系，通常能够获得更好的填充效果。 在深度学习方法补全方面，系统采用了自编码器、生成对抗网络等深度学习技术。这些方法能够学习数据的深层特征和复杂模式，对于高维数据和复杂缺失模式具有更好的处理效果。 2. RAG 检索增强生成（Retrievalaugmented Generation）数据入库 RAG 技术作为当前 AI 应用的重要范式，其数据入库过程的质量直接影响检索和生成的效果。如上文介绍 EventBridge 在 RAG 数据入库方面提供了从简单到复杂的完整解决方案。 简易数据入库流程 对于单一数据源的 RAG 应用场景，EventBridge 提供了简化的数据入库流程。这种流程特别适合快速原型开发和小规模应用部署。 在数据源配置方面，用户只需要指定数据源的类型和连接信息，系统会自动处理数据的读取和解析。支持的数据源包括对象存储（OSS）中的文档文件、数据库中的文本字段、API 接口返回的文本数据等。 在文档处理方面，系统提供了自动化的文档解析和分块处理。对于 PDF、Word、TXT 等常见文档格式，系统能够自动提取文本内容，并根据文档结构进行智能分块。分块策略可以基于段落、章节、固定长度等多种方式，用户可以根据具体需求进行配置。 在数据入库方面，系统支持多种向量数据库，用户可以选择最适合的存储方案。系统会自动处理向量数据的索引构建和存储优化，确保检索性能和存储效率。 增强多源数据入库 对于复杂的企业级 RAG 应用，往往需要整合来自多个数据源的信息。EventBridge 的增强多源数据入库能力能够处理这种复杂场景的需求。 在多源数据协调方面，系统提供了统一的数据处理框架。不同数据源的数据会被转换为统一的内部格式，然后进行统一的处理和存储。这种设计使得系统能够无缝地处理来自不同源的异构数据。 在数据融合方面，系统能够智能地合并来自不同源的相关信息。例如，将产品数据库中的产品信息与用户评论系统中的评论信息进行关联，形成更加完整的产品知识。系统使用实体识别和关系抽取技术来发现数据之间的关联关系。 在数据一致性方面，系统提供了多种一致性保证机制。包括数据版本管理、冲突检测和解决、数据同步等。当多个数据源包含相同实体的不同信息时，系统能够智能地进行信息合并和冲突解决。 在增量更新方面，系统支持实时的数据更新和同步。当源数据发生变化时，系统能够自动检测变化并更新相应的向量表示。这种增量更新能力确保了 RAG 系统能够获取最新的信息。 3. 数据清洗与标准化 (Data Cleansing & Standardization) 数据清洗与标准化是数据处理中的基础环节，EventBridge 通过集成大语言模型的能力，实现了智能化的数据清洗和标准化处理。 地址信息的标准化是一个典型的数据清洗场景。在实际应用中，来自不同渠道的地址信息往往格式不一、存在错别字、缺少关键信息等问题。EventBridge 通过 LLM 驱动的地址标准化能力，能够将各种格式的地址信息转换为统一的标准格式。 在地址解析方面，系统使用大语言模型来理解地址的语义结构。即使地址信息存在格式不规范、字段顺序混乱等问题，模型也能够准确识别出省、市、区、街道等各个组成部分。例如，对于"北京市海淀区中关村大街1号"这样的地址，系统能够准确解析出省份为"北京"，城市为"北京"，区县为"海淀区"，街道为"中关村大街1号"。 在错误纠正方面，系统能够自动识别和纠正地址中的错别字和格式错误。例如，将"北京市海定区"纠正为"北京市海淀区"，将"中关村大街一号"标准化为"中关村大街1号"。系统使用了地理知识库和语言模型相结合的方法，确保纠正的准确性。 在信息补全方面，系统能够根据已有的地址信息补全缺失的部分。例如，根据详细地址自动推断邮政编码，根据区县信息补全城市和省份信息。系统集成了完整的地理信息数据库，能够提供准确的地理信息补全。 在格式标准化方面，系统将所有地址信息转换为统一的标准格式。输出格式包括结构化的字段信息（省、市、区、街道、邮政编码等）和标准化的地址字符串。这种标准化的输出格式便于后续的数据处理和分析。 4. 合规与隐私保护 (Compliance & Privacy Protection) 在数据处理过程中，合规与隐私保护是不可忽视的重要方面。EventBridge 提供了全面的合规和隐私保护能力，确保数据处理符合相关法规要求。 数据脱敏是保护隐私的重要技术手段，EventBridge 可借助大模型，实现隐私信息识别，隐私信息处理等多种数据脱敏处理场景。为用户提供端到端的数据处理能力。 通过这些全面的合规和隐私保护措施，EventBridge 可确保了企业应用中的数据处理过程的合法性和安全性，为企业数据提供可靠的合规安全保证。 六、未来展望与发展路径__ AI 数据处理领域技术正处于快速发展的阶段，未来几年将会出现更多的技术创新和应用突破。EventBridge 作为这一领域的重要参与者，期待与更多开发者共同推动 AI 数据处理技术的发展和应用。 AI 数据处理技术的发展方向 在技术发展方向上，AI 数据处理将朝着更加智能化、自动化、实时化的方向发展。 智能化方面，未来的数据处理系统将更加依赖 AI 技术来实现自动化的数据理解、清洗、转换和增强。大语言模型的能力将进一步提升，能够处理更加复杂的数据处理任务。同时，多模态 AI 技术的发展将使得系统能够统一处理文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。 自动化方面，数据处理流程将更加自动化，减少人工干预的需求。自动化的数据发现、数据治理、数据安全等功能将成为标准配置。机器学习技术将被广泛应用于数据处理流程的优化，系统能够自动学习和改进处理策略。 实时化方面，实时数据处理将成为主流需求。边缘计算技术的发展将使得数据处理能够在更接近数据源的地方进行，减少数据传输的延迟。流式处理技术将进一步成熟，能够支持更加复杂的实时数据处理场景。 行业标准化趋势 随着 AI 数据处理技术的成熟，行业标准化将成为重要趋势。标准化有助于降低技术门槛、促进技术交流、推动产业发展。在数据格式标准化方面，将出现更多的行业标准来规范数据的格式和结构，例如 CloudEvents 等。这些标准将有助于不同系统之间的数据交换和集成。 在 API 接口标准化方面，将出现统一的 API 规范来规范数据处理服务的接口。这些规范将有助于提高系统的互操作性和可移植性。 技术挑战与解决方案 未来的发展过程中，AI 数据处理技术仍将面临一些挑战，需要持续的技术创新来解决。 在数据质量挑战方面，随着数据源的增加和数据量的增长，数据质量问题将更加突出。需要开发更加智能的数据质量检测和修复技术，利用 AI 技术来自动识别和处理数据质量问题。 在性能挑战方面，随着数据处理需求的增长，系统的性能要求将更加严格。需要在算法优化、架构设计、硬件加速等方面持续创新，提升系统的处理能力。 在成本挑战方面，AI 数据处理的成本仍然较高，特别是大语言模型的调用成本。需要通过技术优化、资源调度、成本控制等手段来降低使用成本。 在安全挑战方面，数据安全和隐私保护的要求将更加严格。需要在数据加密、访问控制、隐私计算等方面持续投入，确保数据的安全性。 结语：构筑 AI 时代的数据传输基础设施 通过将事件驱动架构的技术优势与 AI 时代的数据处理需求深度融合，EventBridge 为企业构建智能化数据管道提供了全新的技术范式。 欢迎更多的数据侧伙伴加入 EventBridge 的生态体系，共同构建更多的数据源连接器、处理算法、应用模板等。通过开放的技术合作，更好地满足用户的多样化需求。AI 时代的数据基础设施建设是一个长期的过程，需要持续的技术创新和生态建设。我们相信，通过持续的努力和合作，我们能够构建更加智能、高效、可靠的 AI 数据集成基础设施，为人工智能技术的发展和应用提供强有力的支撑。 欢迎加入 EventBridge 用户交流群（钉钉群号：31481771）进行交流～

沈林，Apache RocketMQ PMC 成员，阿里云 EventBridge 负责人，专注于 EDA 研究。本文整理自作者在 Community Over Code Asia 2025 会议发表的主题演讲《Apache RocketMQ EventBridge: Why Your GenAI Needs EDA？》。 EDA 的核心特点是：以事件为中心，实时响应变化。它不像传统“请求响应”模式那样被动等待，而是“感知→触发→行动”全自动流转。在 AI 系统中，数据流、模型训练和推理、外部反馈等都可以作为“事件”，触发 AI 自动决策和联动执行。EDA 就像是 AI 时代的“神经系统”，让 AI 不仅能“思考”，还能“感知”和“行动”。它提升了系统的实时性、灵活性和自动化水平，是构建智能系统的关键支撑。AI 赋予系统“大脑”，EDA 构建系统的“神经”。 本文主要探讨在 AI 时代，EDA 的重要价值及它可以帮助我们解决的问题。 EDA 的第一重价值：通过 RAG 缓解 AI 幻觉 大家可能还有印象，2023 年上半年，Google 的早期 AI 模型发布时，回答一个关于詹姆斯·韦伯空间望远镜的问题时，犯了一个低级“错误”，这个答案本来在 Google 上很容易搜索到，但是 AI“一本正经”的给了一个错误答案，直接导致谷歌当天的股价跌了 8% 左右。但 AI 完全没有意识到自己的错误，这是为什么？ 1. 为什么会有 AI 幻觉？ AI 幻觉的产生机制比较复杂，可简单从训练和推理两个阶段进行分析： + 训练阶段： 数据覆盖不足：若训练数据不包含特定信息，模型无法“无师自通”； 过拟合：模型过度学习训练数据中的细节与噪声，导致在面对新数据时泛化能力差； 通用性与精度取舍：通用大模型为覆盖广泛领域，在特定垂直领域的准确性可能有所牺牲。 + 推理阶段： 自回归生成：LLM（大语言模型）推理本质上是一个自回归过程，基于现有 Token 预测下一个最可能的 Token，这种概率性生成机制使得幻觉成为其固有潜在分布的一部分。 连贯性优先于准确性：GenAI 输出的时候倾向于生成流畅连贯的答案，而非绝对准确的答案。 2. 如何减少 AI 幻觉？ 为了解决 AI 幻觉，现在一般有三种主流的方式： + 模型微调（Finetuning）： 模型不好？最能直接想到的方法就是优化模型：丰富模型训练的数据、优化模型的参数，让其在垂直场景领域，回答更加精准。这种方式在很多场景是非常有效的，而且依旧被广泛采用。但是这种方式，要求也是比较高的，如果没有一定的人力和算力成本投入，将很难实现。尤其是在知识更新频繁的领域，模型需要不断调整，长期维护，投入代价相对较高。 + 提示词工程（Prompt Engineering）： 那可不可以不调整模型，而是在向 LLM 提问的时候，把相关的数据和限定条件一起给到 LLM？答案是可以的，这就是提示词工程。 但是如何构造一个好的提示词，把 LLM 需要的上下文信息给到它，这个要求也是非常高的。不同人使用，提示词的构造水平也不同：这种方式就像是把“问问题”变成了一件“手工艺术活”。而且提示词优化虽然可以“压平”部分幻觉，但只要模型权重未变，提示词没有带上相关数据，提示词只能暂时把幻觉“藏”起来，而无法真正去除。 + 检索增强生成（RAG）： 那可不可以自动帮我们生成一个高质量的提示词呢？在这个提示词中，包含了 LLM 回答需要的关键信息。这个就和我们最后一个要讲的 RAG 非常像了，让我们看下 RAG 到底是什么。 3. 什么是 RAG？ RAG 可以简单理解为：向 LLM 提问的时候，同时给这个问题，检索一个上下文，一起给到 LLM。比如：如果我们问 DeepSeek：本次 Apache 峰会有哪些讲师聊到了 RAG 这个话题？DeepSeek 肯定不知道，因为它没有这个数据，网上暂时也还没有相关数据。但如果给到它一个关于本次大会讲师的讲稿资料包。这样 DeepSeek 就有非常强相关的上下文，回答问题的时候，就不会跑题答偏。 那 AI 要如何做到这一点呢？主要分两步： + 建立索引：首先，需要提前把讲师资料包存起来。但资料包可能非常大，我们需要快速找到跟提问的问题相关联的数据，这里就需要用到向量化。向量化本质上是对一个事物，从多个特征维度，进行数值标记。比如，标记我这个人，可以从年龄、身高、性别等多个特征标记，标记越多越清晰。如果两个向量在多维空间中的“位置”越接近，说明它们越相似。所以，我们需要提前把数据进行向量化，存到向量数据库里。 + 检索生成：然后，当我们向 LLM 提问时，可以先把问题向量化，根据向量化后的结果，去向量数据库查询关联性最大的原始知识数据。最后，将查到的知识数据，作为上下文和问题一起传给 LLM，LLM 就可以给一个更加准确的回答了。 从这个过程中，我们会发现 RAG 有两个非常明显的优点： + 不需要用知识库数据给大模型训练，既节省了成本，又保证了数据隐私； + 不需要用提示词工程这样的“手工艺术活”，就可以让 AI 出现幻觉的概率变得足够低。 4. 为什么 EventBridge 适合做 RAG？ 为什么是 EventBridge 适合来做 RAG 呢？ 我们先来看下什么是 EventBridge： + EventBridge 的整个模型其实非常简洁：我们从下图左侧开始往右看，EventBridge 可以方便的把外部的数据，以标准化的事件格式，配合事件 Schema 集成到内部，中间可以存入事件总线（BUS），也可以选择不存储，然后通过过滤/转换，推送到下游服务中。 + 这个链路，正好可以满足 RAG 过程中需要的三要素：获取上游丰富的数据、自定义切分和向量化、持久化到多种向量化数据库中。 5. EventBridge 如何实现 RAG？ 用一个场景举例，比如我们想建一个关于 EventBridge 知识的智能问答机器人，可以回答关于 EventBridge 的常见问题： + 我们需要把存在上游 OSS 的 EventBridge 文档，通过 EventBridge 的事件流，进行 Chunk 切分、Embedding 向量化，然后存储到向量数据库； + 完成之后，当我们向 EventBridge 智能机器人提问“EventBridge 是什么？”，智能机器人会先把这个问题向量化，然后去向量数据库查找匹配度最高的相关内容，并一起传递给 LLM，LLM 就能结合查到的资料，给出非常精准的回答，减少幻觉产生。 目前，阿里云大模型服务平台百炼的知识库 RAG 场景，已采用 EventBridge 的事件流能力，帮助众多客户减少了 LLM 问答中的幻觉问题，尤其在细分垂直领域效果显著。如果您感兴趣可以进行体验： _https://bailian.console.aliyun.com/?&tab=app/knowledgebase_ EDA 的第二重价值：推理触发器（Inference Trigger） 我们第二个想讨论的场景是推理触发器。 1. 程序使用 LLM 的规模将远超人类 目前，我们日常接触最多的 LLM 场景是人与 LLM 服务直接对话，如问 DeepSeek 一个问题或智能客服等。 但更常见且增长迅速的方式是程序触发 LLM。例如供应链优化和金融订单风控。 观察微服务就会发现，人调用 API 的量级远不如程序调用 API 的量级。相应地，我们可以想象，未来程序触发 LLM 的规模，也将远远超过人工使用 LLM。 这其中的机会，我们应该怎么把握？ 2. 推理诉求无处不在 事实上，我们现有的商业系统中，已经存储了大量现成需要推理的场景。比如： + 消息服务里，存储了客户的评论，需要对其打标分析，这条评论是积极的还是消极的，并给个分数； + DB 里存储了产品的描述介绍信息，想让 AI 给一些产品描述优化建议； + OSS 或 S3 存储了大量的文档，想让 AI 对每个文档生成一个 100 字的文档摘要。 这些诉求在以前可能需要人工处理，但现在都可以交给 LLM，从而极大提升工作效率。那怎么让现有的商业系统，方便、快捷、低成本的使用 AI，甚至不需要写一行代码，这个就是 EventBridge 擅长的地方了。 3. 推理触发器：让模型被更好地使用 为此，EventBridge 提供了三把武器： + 第一把武器——实时推理并将结果存到目标端：通过 EventBridge 可以实时监听并获取存在 DB、消息、或者存储服务中的数据，然后实时调用 LLM 推理服务，并将推理结果输出存到目标端。此过程也可以结合上一部分讲到的 RAG，但中间不一定是一个 LLM，也可以是一个 Agent，甚至是一个 AI Workflow。 这个过程看似简单，但有很多需要注意的地方： 数据合并：我们刚才聊到，LLM 的推理本质上是一个自回归过程，这次的输出会作为下一次的输入，无法一次性拿到结果，很多 LLM 只能支持以流式的方式返回数据，但下游往往需要的是一个确定性的结果，所以我们需要对流式数据进行合并再输出； 数据格式：很多业务场景下有明确的格式要求。比如上面提到的例子，让 LLM 对客户评论打标和评分，需要输出一个 JSON 结构。但不是所有 LLM 在 API 层面都支持 JSON 结构输出，我们需要通过提示词进行优化，让它尽可能输出一个符合要求的 JSON 结构。 推理吞吐：LLM 的自回归生成方式，导致单次请求 RT 长、TPS 低。所以，我们需要提升高并发能力，把昂贵的 GPU 资源使用效率发挥到极致，同时需要做好 TPM 和 RPM 的限流，也就是每分钟请求次数和每分钟 Token 数的限流，以保证链路不会有大量限流异常。 可以看到，具体落地会遇到很多挑战，但 EventBridge 可以帮助客户便捷高效地解决这些问题。 + 第二把武器——基于推理结果触发任务执行： 除了让 LLM 推理输出结果存到目标端，EventBridge 还可以让 Agent 基于上游的某条消息，去调用某一个 Service，执行某一个动作，如发送邮件。 + 第三把武器——离线异步推理提高资源利用率： 对于实时性要求不高的推理场景，可以通过 EventBridge 实现离线异步推理，让稀缺的 GPU 资源被更好地调度利用，在云上的成本至少比实时推理便宜一半。 AI 的强大在于其应用，而 EDA（事件驱动架构）非常适合作为推理触发器，激活 AI 的价值。 EDA 的第三重价值：构建 Agent 通信基础设施 现在 AI Infra 非常热门，其概念非常广泛。对标 IT Infrastructure，我们这里讨论的话题是 AI 的通信。 1. 微服务的通信离不开 Messaging，Agent 间的通信应该如何？ 在微服务时代，消息系统在微服务间的通信中扮演了重要角色。到了 AI 时代，消息系统是否依然起着关键作用？具体形式和产品又会有哪些变化？ 2. Agent 和 Service 的通信：Function Calling、MCP 为了回答这个问题，我们先看下现在 AI 的通信是怎么做的。 首先，我们看下 Agent 和传统 Service 之间的通信。目前有两种主流的方式：Function Calling和MCP。 + Function Calling：是 OpenAI 公司在 2023 年提出的。因为 LLM 本身是文本生成器, 不具备访问外部系统的能力。但是我们可以对 LLM 进行训练微调，让 LLM 理解外部的一些工具函数的定义，这样在遇到提问时，就可以按需生成这些工具函数需要的参数，然后调用这些工具函数。 + MCP：是 2024 年 11 月 Anthropic 提出的，全称 Model Context Protocol‌，其本意是用来解决 LLM 无状态的问题。LLM 每次调用都是独立的，而 MCP 是用来给 LLM 提供运行上下文，相当于一个“Session 机制”。但是为什么 MCP 会被拿来和 Function Calling 放在一起呢？因为它也可以拿来调用工具函数。和 Function Calling 不同的是，它不需要 LLM 提前训练微调来理解函数的入参和返回值，而是通过上下文“提示词”告诉 LLM 参数返回值。所以 MCP 相比 Function Calling，对模型的依赖更小，更加通用，但效果相比 Function Calling 要差一点。 3. Agent 和 Agent 的通信：A2A 我们再来看下 Agent 与 Agent 之间是怎么通信的。 Google 在今年 4 月份的时候，提出了一个 A2A 的通讯协议，其核心运行机制分为四步： + 第一步：Client Agent 通过 Agent Card，看下远端 Agent 有哪些能力； + 第二步：根据 Agent Card 的能力描述，调用远端 Agent，创建一个 Task，让其帮忙完成一个任务； + 第三步：由于任务可能比较耗时，不一定能够立即响应。所以 A2A 协议允许远端 Agent 通过 SSE 协议，不间断的将任务的状态信息更新给 Client Agent； + 第四步：再将结果返回给 Client Agent，当然结果本身也是可以流式返回的。 4. MCP 和 A2A 之间的区别 那 MCP 和 A2A 协议有什么区别呢？Google 给它们的关系做了一个描述： + A2A 协议像一种沟通语言：如果把 Agent 比做人，一个人如果能力有限，想让其他 Agent 帮忙怎么办？A2A 协议就可以派上用场了，A2A 协议像一种沟通语言，可以让 Agent 和其他 Agent 用同一种语言交流，不至于说话的时候驴唇不对马嘴。 + MCP 就像工具使用说明书：Service 等价于人使用工具，可以提升人解决问题的能力。不过，使用工具也需要有些技巧，MCP 就像工具使用说明书，可以让Agent 更方便的使用这些 Service，来扩展 Agent 的能力。 我们把 Agent 比做人，把 Service 比做工具。但是，请人帮忙和请工具帮忙，真的可以分得这么清楚吗？ 5. 预测 1：A2A and MCP 可能走向融合 A2A 和 MCP的职责，设想很完美，但是实际运行的时候会遇到很多挑战。我们先来一起看看在 MCP 和 A2A 协议下，两者用来声明一个 Agent 或者 Service 能力的时候是怎么样的？ + 这里举例了一个“查询北京天气”的服务，会发现两者声明自己能力的时候，非常类似： + 其次，两者的传输层协议也都非常相似，都支持 SSE 和 JSONGRPC； + 最后，我们从工程师开发角度，推演一个场景：当一个 Agent 需要获取“查询天气”的能力时，它并不真正关心该能力是由一个 Service 还是另一个 Agent 提供的。Agent 的核心关注点在于能力的接口定义：即有哪些可用能力、如何调用，以及预期的返回结果是什么。至于该能力的后端提供者是 Service 还是 Agent，对于调用方而言是无需关注的实现细节。 这里我们的第一个预测是：A2A and MCP 未来可能会合并，但具体怎么发展，还要看生态的选择。 6. 预测 2: 点对点的通信是不够的 这里的第二个预测是：现有 MCP 和 A2A 协议中，只包含的点对点通信是不够的。按照 A2A 协议的推演，当一个系统中有很多 Agent 时，所有 Agent 都通过“长连接”集成在一起：大家第一个直观的感受是什么？ 连接太多了！ 如果两个 Agent 通过“长连接”集成在一起，感觉可能也没有什么。但是如果一个 Agent 同时需要和数百个甚至上千个 Agent 通信，系统中就会产生大量的长连接。 + 首先对每一个 Agent 来讲，资源开销就非常大； + 其次，网状的连接，一旦某一个 Agent 出现问题，hang 住了某些资源，会不会拖垮其他 Agent 的服务？甚至拖垮整个系统？这类问题在微服务中，再常见不过了。 + 最后，即使不会被出问题的 Agent 拖垮服务，但当这个出问题的 Agent 恢复时，之前的通讯是否依旧可以继续追踪？再次执行，是否已经幂等，是否有风险？ 这里面有非常多的稳定、性能、成本、扩展性的挑战。这些问题在微服务中已经被多次验证过，有些经验我们可以学习过来。 7. EventBridge Super Agent 基于上面两个预测判断，我们给出了一个 RocketMQ EventBridge 的回答: 在这个模型中，我们引入了一个 EventBridge Agent Proxy 的角色。我们姑且称它为“Super”Agent ，但它不是一个真正的 Agent，而是可以代理 Agent 的能力。 + 首先，所有 Agent 都可以写一份自己的个人简历，把自己拥有的能力，注册到“Super”Agent上； + 如果某个 Agent 需要调用其他 Agent 的能力，它可以在 “Super” Agent 中查找是否有其需要的 Agent。如果有，就可以直接通过与 “Super” Agent 的交互，来获得这个能力； + 当这个 Agent 需要多个其他 Agent 的能力时，也不需要和每一个 Agent 交互，都可以通过 “Super” Agent 代理实现，将原本的 N:N 模型简化为 1:1 模型。 + 除此之外，“Super” Agent 中的 Proxy 除了 A2A 协议，还会路由和跟踪每一个 Task 的运行状态，即使在异常/重启/集群扩容等场景下，每一个 Task 都能被按预期处理，并把状态同步回 Agent。 “Super”Agent 和微服务注册中心有点类似，不过区别在于，它不光是提供了微服务查找寻址的作用，同时还起到了服务代理的作用。如果我们脑洞再大一点，可以不仅局限于 Task 级别的任务追踪和管理，甚至还可以往上考虑一层，提供“User”级别的上下文： + 我们现在的 Agent 都是没有记忆的，我们之前跟它说过的话，过几天再问它，它就不记得你了。 + 但是每个人使用工具的习惯是不一样的。如果 Agent 能更好的理解你，记得你，就可以提供更加人性化的服务。 + 作为 Agent 注册和代理中心，如果在为 Agent 提供代理的同时，还能同时提供“User”的上下文，并且用 Agent 的越多，“User”的身份画像越完善；反过来，Agent 越依赖，进入一个正向循环。 目前，EventBridge Agent 代理还处于理论探索阶段，欢迎大家一起交流。 参考文献与延伸阅读 + [RetrievalAugmented Generation for KnowledgeIntensive NLP Tasks, Lewis et al., 2020] + [Model Context Protocol (MCP) Specification, 2024] + [A2A: AgenttoAgent Communication Protocol, Google, 2024] + Apache RocketMQ EventBridge 官方文档： _https://rocketmq.apache.org/_

前言 随着 AIGC（生成式人工智能）浪潮席卷全球，大语言模型（LLM）正在深刻重塑千行百业、重构应用开发范式。这场由模型与算法驱动的技术革命，带来了前所未有的机遇，也为开发者构建 AI 应用带来了全新而严峻的工程挑战：如何保障长耗时对话的连续性？如何公平高效地调度有限的算力资源？如何避免多 AI Agent 或复杂工作流的级联阻塞问题？...... 这些挑战的核心诉求在于：我们需要一种可靠且高效的异步通信机制，来支撑应用、数据与模型之间的协同交互。作为分布式系统不可或缺的基础组件，Apache RocketMQ 在微服务异步解耦与数据流处理等方面表现出色。在 AI 时代，如何应对复杂多变的业务场景、满足更高的性能与体验要求，已成为 Apache RocketMQ 演进过程中的关键课题。 挑战显现：传统消息队列在 AI 场景中的局限性 在传统分布式架构中，消息队列作为实现异步解耦、流量削峰及数据流处理的成熟方案，其可靠性已得到广泛验证。然而，随着 AI 应用在交互模式、资源形态和应用架构上的根本性变革，如果客户采用同步阻塞架构、或者基于传统消息队列的异步化架构，都会面临很多新挑战。 + 交互模式：从“请求 响应”到“长时会话” 传统应用的交互模式一般是无状态，短平快的请求 响应模式，一个用户请求会在毫秒级返回结果，如收藏商品、加购物车、下单等场景。 而 AI 应用交互（如多轮对话，多模态）具有持续时间长（单次推理可达数秒至分钟级）、多轮次上下文依赖（对话历史可达数十轮）、计算资源消耗大等特征。现有的 AI 应用若采用 HTTP 长连接、 WebSocket 等协议结合后端同步阻塞架构，极易因为网络抖动、网关重启或连接超时等偶发问题，导致上下文丢失、推理任务中断，造成不可逆的算力浪费和用户体验的损害。 + 资源形态：从“通用服务器”到“稀缺算力” AI 推理依赖昂贵的 GPU 资源，瞬时高并发流量可能冲击推理服务稳定性，导致算力资源浪费。传统消息队列虽能实现流量削峰填谷，但在多租户共享资源池场景下，由于缺乏精细的消费流量控制机制，难以实现精细化、差异化的资源调度，导致资源利用率低下。 + 应用架构：从“服务调用”到“智能体协作” AI Agent 或多步工作流本质上是长周期任务的协同。若采用同步调用机制，任何单节点阻塞都可能引发整个任务链级联失败。因此，需要一个高效、可靠的异步通信枢纽，来连接这些独立且长时间运行的智能体或任务节点，实现非阻塞协同，保障分布式智能系统稳定运行。 此外，传统消息队列还面临其他挑战，如：在处理 AI 多模态等大负载时，因传统消息队列对消息大小有更严格的限制，需要采取繁琐的变通方案，从而增加了系统复杂度和故障风险；传统消息队列通常需要手动配置或复杂脚本进行 Topic 管理，会带来运维成本攀升与资源泄漏隐患等。 破局之道：Apache RocketMQ 进化为 AI 消息引擎 系化重构：采用存算分离架构实现资源弹性、通过存储层多副本机制保障高可用性、引入轻量级 SDK 提升客户端灵活性等等，最终达成了"高弹性、高可用、低成本"的核心目标，也为解决 AI 时代的工程难题打下了坚实的基础。 面对 AI 时代带来的全新挑战，Apache RocketMQ 进行了前瞻性战略升级，从传统消息中间件进化为专为 AI 时代打造的消息引擎，成为构建下一代 AI 应用不可或缺的关键基础设施。 这一演进的核心在于两大“颠覆性创新”： + 轻量化通信模型：支持动态创建百万级 LiteTopic，特别适用于长时会话、AI 工作流和 AgenttoAgent 交互等场景。显著提升系统的扩展性与灵活性，满足 AI 应用复杂的通信需求。 + 智能化资源调度：通过削峰填谷、定速消费、自适应负载均衡和优先级队列等功能，实现对稀缺算力资源的精细化管理和平稳高效调度，确保在高并发和多租户环境下高效利用资源。 这些创新使 Apache RocketMQ 成功突破了传统消息队列的局限，精准匹配 AI 应用的独特需求，为现代 AI 系统提供稳定且高效的消息中枢服务。 场景实践：RocketMQ for AI 如何破解 AI 工程挑战 “会话即主题”：用 LiteTopic 终结长会话状态管理难题 AI 应用的交互模式具有特殊性，即长耗时、多轮次且高度依赖高成本计算的会话。当应用依赖 SSE 或WebSocket 等长连接时，一旦连接中断（如网关重启、链接超时、网络不稳定触发），不仅会导致当前会话上下文的丢失，更会直接造成已投入的 AI 任务作废，从而浪费宝贵的算力资源。因此，构建一个健壮的会话管理机制，实现在长耗时的对话过程中保障会话上下文的连续性和完整性，减少重试带来的算力资源浪费，同时降低应用程序代码的复杂度，是该场景的核心技术攻坚点。 为解决长会话状态管理难题，RocketMQ for AI 提出了一种革命性的轻量化解决方案——“会话即主题”，系统可为每个独立会话（Session）或问题（Question）动态创建一个专属的轻量级主题（LiteTopic）。 当客户端与 AI 服务建立会话时，系统将动态创建一个以 SessionID 命名的专属队列（例如 chatbot/{sessionID}或 chatbot/{questionID}）。该会话的所有交互历史和中间结果均以消息形式在该主题中有序传递 。即使客户端断连，重连后只需继续订阅原主题 LiteTopic chatbot/{sessionID}，即可无缝恢复上下文，实现断点续传，继续推送响应结果。 该模型有效解决了“无状态后端”与“有状态体验”之间的矛盾，将开发者从繁琐的会话状态保持、重连处理与数据一致性校验中彻底解放出来。不仅大幅简化了工程实现，也从根本上避免了因任务中断重试造成的算力资源浪费，为用户带来流畅、连续、稳定的 AI 交互体验。 图 1 这一创新模式的实现，得益于 RocketMQ 专为 AI 场景设计的强大特性： + 百万级队列支持：RocketMQ 支持在单个集群中高效管理百万级 LiteTopic，能够为海量并发会话或任务提供独立 Topic，并且保障性能无损。 + 轻量化资源管理：RocketMQ 队列的创建和销毁极其轻量和自动化，系统可按需自动创建与回收 LiteTopic（如客户端连接断开或 TTL 到期时），避免资源泄漏和手动干预，显著降低运维复杂度和成本。 + 大消息体传输：RocketMQ 可处理数十 MB 甚至更大的消息体，充分满足 AIGC 场景中常见的庞大数据负载的传输需求，如大量上下文的 Prompt、高清图像或长篇文档等。 + 顺序消息保障：在单个会话队列中，通常采用 LLM 的流式输出模式以降低问答延迟，RocketMQ 原生支持顺序消息，确保推理结果流式输出到客户端的顺序性，保障会话体验连贯流畅。 + 全面可观测性：RocketMQ 全面支持 OpenTelemetry 标准的 Metrics 和 Tracing，可实时监控消息收发量、消息堆积等关键指标，查询消息收发轨迹详情，为多 Agent 系统的调试与优化提供有力支撑。 应用案例：阿里巴巴安全团队“安全小蜜”智能助手 阿里巴巴安全团队推出的“安全小蜜”智能助手，在应对大规模并发会话时，曾面临会话上下文丢失、任务中断导致资源浪费等挑战。 通过引入 RocketMQ 的 LiteTopic 能力重构会话保持机制，“安全小蜜”成功实现了会话状态的自动持久化与快速恢复。这不仅能够在多轮对话中，对用户的安全问题进行快速、精准的理解和响应，还大幅简化了工程实现复杂度，有效降低了因任务中断引发的资源浪费，整体提升了用户体验与业务处理效率。 目前，阿里云多个产品线的 AI 答疑机器人也已采用该方案完成升级，进一步验证了该架构在多样化 AI 场景下的通用性与有效性。 智能算力编排：不止于负载均衡，构建可控算力调度中枢 大模型服务在资源调度上，普遍面临两大核心挑战： + 负载不匹配：前端请求突发性强，而后端算力资源有限且相对稳定，直接对接易导致服务过载崩溃或算力资源浪费。 + 无差别分配：在实现流量平稳后，如何确保高优先级任务优先获得宝贵的计算资源，成为提升整体服务价值的关键。 在此背景下，Apache RocketMQ 发挥了关键作用：不仅作为前端请求与后端算力服务之间的缓冲调度层，将不规则的流量“整形”为平稳、可控的请求流，还通过定速消费、优先级队列等能力，提供“可控的算力调度中枢” ，实现对请求流量的细粒度控制，大幅提升资源利用效率与服务质量。 图 2 RocketMQ 所具备的一系列核心特性，为实现智能算力调度提供了坚实的基础： + 天然削峰填谷，保护核心 AI 算力：RocketMQ 天然具备“流量水库”的作用，能缓存突发请求，使后端 AI 模型服务根据自身处理能力，基于类似滑动窗口模式自适应消费负载均衡，避免系统过载或资源浪费。 + 定速消费，最大化 AI 算力利用率：RocketMQ 支持定速消费能力，可为消费者组 ConsumerGroup 设置消费 quota。开发者可灵活定义 AI 算力的每秒调用量，在保障核心 AI 算力不过载的前提下，最大限度提升吞吐量。 + 优先级队列，智能调度与分配算力资源：再进一步，RocketMQ 的消息优先级机制还为复杂的业务场景提供了灵活优雅的资源调度方案： 抢占式分配：当高价值任务（如 VIP 用户请求、关键系统分析）进入系统时，可将其标记为高优先级消息。RocketMQ 确保这些消息被优先消费，让宝贵的算力资源优先服务于最关键的任务。 按权重分配：在共享算力池场景下，可依据各业务请求的实时执行状态设置请求消息优先级，调整请求执行的先后顺序，既保障整体吞吐效率，又防止个别租户因资源饥饿而无法获得算力。 应用案例：阿里云大模型服务平台百炼、通义灵码 阿里云大模型服务平台百炼的网关系统通过引入 RocketMQ 实现了对请求流量的削峰填谷，有效将前端不规则的访问压力转化为平稳、可控的后端算力调度。同时，借助 RocketMQ 的消息优先级功能，根据用户的请求流量设置合理的优先级，避免了大流量用户请求导致小流量用户分配不到算力资源，显著提升了资源利用率和服务公平性。 通义灵码通过 RocketMQ 将其 codebase RAG 架构从原有的同步流程升级为异步流程，实现代码向量化与流量削峰填谷，保障了系统全链路的稳定性。 异步通信枢纽：LiteTopic 让 A2A 与 AI 工作流彻底告别同步阻塞 Google 提出的 A2A 协议推荐采用异步通信机制来解决 AI 任务长耗时带来的同步阻塞问题。其核心机制是将一次请求 响应（RequestReply）调用，解耦为一个初始请求和一个异步通知（pushNotificationConfig）。在各类 Agentic AI 平台的工作流中，每个节点执行完任务后都需要向下游节点通知执行结果，而异步通信正是支撑这种复杂协作的关键。 由于 AI 任务普遍运行时间长，工作流场景同样需要解决“同步调用导致级联阻塞”的问题。无论是 Agent 之间的外部通信，还是工作流内部的任务流转，都面临一个共同挑战：如何优雅地处理长耗时任务，避免系统阻塞？核心解决方案是采用统一的架构模式——将长耗时、有状态的交互，转化为由无状态、事件驱动的可靠异步通知机制来连接。 前文提到，Apache RocketMQ 全新推出的 LiteTopic 机制，凭借其轻量化、自动化的动态管理能力，可高效实现 RequestReply 模式的异步通信。核心流程如下： + 动态创建回复通道：当 Agent A 向 Agent B 发起请求时（如 message/send），无需同步等待响应。而是在请求中嵌入唯一的动态回复地址，例如 a2atopic/{taskID}。同时，Agent A 订阅该地址，RocketMQ 会在首次连接时自动创建这个轻量化的 SubTopic，相当于为本次任务开辟了一个专属的异步通信通道。 + 异步投递执行结果：Agent B 按照自己的节奏处理任务。在任务完成后，它将结果封装为消息，直接发布到请求中指定的回复地址 a2atopic/{taskID}。 + 自动回收通信资源：当 Agent A 成功接收并处理完结果后，会断开与该 LiteTopic 的连接。RocketMQ 的智能资源管理机制会检测到该 Topic 已无消费者，并在设定的 TTL（TimeToLive）后自动清理该 Topic 资源。整个过程完全自动化，无需人工干预，杜绝了资源泄露的风险。 RocketMQ 的 LiteTopic 方案优势在于其系统性的设计：百万级 LiteTopic 的海量并发能力，结合按需创建、用后即焚的零开销资源管理，从根本上解决了大规模 Agent 协作场景下的扩展性与易用性问题。同时，顺序消息保障机制确保了流式或多步任务的逻辑正确，而内置的持久化与高可用机制则保障了异步通信的最终一致性与可靠性。这些能力共同为 A2A 场景构建了一个真正健壮、高效且可扩展的异步通信基础设施。 应用案例：阿里 AI 实验室 阿里 AI 实验室在其多 AI Agent 工作流中，基于 RocketMQ 构建了一套高效、可靠的 Agent 编排体系。工作流中的每个节点均采用事件驱动架构，实现可靠、持久化的通信。借助 LiteTopic 机制，还能实现 Agent 之间的节点级通信，从而实现任务流程的精细化编排。 在多 Agent 协同执行 AI 任务的过程中，即使遇到 Agent 发布重启、调用超时等情况导致完整任务链中断，也能通过持久化事件流的可靠重试，继续推进中断的 AI 任务，既有效避免了资源浪费，又显著提升了用户体验。 架构解析：RocketMQ for AI 的关键技术升级 为实现前文所述的创新模型，Apache RocketMQ 需具备在单个集群中高效管理百万级 LiteTopic 的能力，但原有架构在支持该能力时面临两大核心挑战：在存储层面，原先基于文件的索引和元数据管理机制已难以支撑如此量级的 Topic；在消息分发投递过程中，当单个消费者订阅大量的 LiteTopic 时，旧有的长轮询通知机制在延迟和并发性能上也显得捉襟见肘。 因此，要实现海量 LiteTopic 的高效管理，必须攻克以下两个关键技术难题： + 百万级 LiteTopic 的元数据存储与索引结构的技术方案； + 面向海量 LiteTopic 订阅场景的高效消息分发与投递机制。 图 3 百万级 LiteTopic 的数量级跃升，意味着索引和元数据无法沿用之前的模型。若为每个主题维护一个或者多个基于物理文件的索引结构，将带来巨大的系统开销和运维负担。 为此，Apache RocketMQ 基于其 LMQ 存储引擎 和 KV Store 能力，重新设计了元数据管理和索引存储： + 统一存储、多路分发：所有消息在底层的 CommitLog 文件中仅存储一份，但通过多路分发机制，可以为不同的 LiteTopic 生成各自的消费索引（ConsumerQueue，简称 CQ）。 + 索引存储引擎升级：摒弃了传统的文件型 CQ 结构，替换为高性能的 KV 存储引擎 RocksDB。通过将队列索引信息和消息物理偏移量（Physical Offset）作为键值对存储，充分发挥 RocksDB 在顺序写入方面的高性能优势，从而实现对百万级队列的高效管理。 在 LiteTopic 存储模型的基础上，RocketMQ 进一步对消息分发与投递机制进行优化，针对单个消费者订阅上万个 LiteTopic 的场景，重新设计了一套创新的事件驱动拉取（EventDriven Pull）机制，如图 3 所示： + 订阅关系（Subscription Set）管理：Broker 负责管理消费者订阅关系 Subscription 的 LiteTopic Set，并支持增量更新，从而能够实时、主动地感知消息与订阅的匹配状态。 + 事件驱动与就绪集（Ready Set）维护：每当有新消息写入，Broker 会立即根据其维护的 Subscription Set 进行匹配，并将符合条件的消息（或其索引）添加到为消费者维护的 Ready Set 中。 + 高效 Poll Ready Set：消费者只需对 Ready Set 发起 poll 请求，即可从 Ready Set 中获取所有匹配的消息。这种方式允许 Broker 将来自不同主题、不同流量的消息进行合并与攒批，在一次响应中高效地返回给消费者，显著降低了网络交互频率，从而提升整体性能。 通过在存储层与分发机制的创新升级，Apache RocketMQ 有效解决了 LiteTopic 模型的关键挑战：在存储层面，采用高性能的 RocksDB 替代传统文件索引，实现了对百万级元数据的高效管理；在消息分发层面，通过创新的“事件驱动拉取”模型，由 Broker 主动维护订阅集与就绪集，将消费者的海量轮询转变为对聚合消息的单次高效拉取，确保了在海量订阅场景下的低延迟与高吞吐。 展望未来：开启 AI MQ 新时代，RocketMQ for AI 持续演进 Apache RocketMQ for AI 的演进，标志着其已从传统消息中间件，全面升级为专为 AI 时代打造的消息引擎。通过在轻量化通信模型与智能化资源调度方面的“颠覆性创新”，Apache RocketMQ 突破了传统消息中间件的能力边界，成为构建高可用、可扩展 AI 应用的关键基础设施，展现出其在 AI 工程化体系中的核心价值。 Apache RocketMQ for AI 的增强能力已在阿里巴巴集团内部以及阿里云大模型服务平台百炼、通义灵码等产品中经过大规模生产环境的验证，充分证明了其在高并发、复杂的 AI 场景下的成熟度与可靠性。 当然，这只是一个开始。AI 工程化仍处于快速发展阶段，Apache RocketMQ 作为核心基础设施，仍有广阔的优化与创新空间。未来，阿里云消息团队将持续围绕用户 AI 场景迭代升级，协同 Apache RocketMQ 开源社区的贡献者们打磨核心 AI 能力，并逐步将经过阿里集团 AI 业务验证过的方案与特性，持续反馈到开源社区。 我们坚信，通过持续的技术探索与开放共建，Apache RocketMQ for AI 将推动“AI 原生消息队列”（AI MQ）成为行业标准，助力全球开发者更轻松、更高效地构建下一代智能应用，共同推动 AI 工程实践的标准化、普及化与生态繁荣。

本文将从技术角度了解 RocketMQ 的云原生架构，了解 RocketMQ 如何基于一套统一的架构支撑多元化的场景。 文章主要包含三部分内容。首先介绍 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览；然后从集群角度出发，从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互；最后介绍消息队列最重要的模块存储系统，了解 RocketMQ 如何实现数据的存储和数据的高可用，以及如何利用云原生存储进一步提升竞争力。 概览 在介绍 RocketMQ 的架构之前，先从用户视角来看下 RocketMQ 的关键概念以及领域模型。如下图，这里按照消息的流转顺序来介绍。 在 RocketMQ 中，消息生产者一般对应业务系统的上游应用，在某个业务动作触发后发送消息到 Broker。Broker 是消息系统数据链路的核心，负责接收消息、存储消息、维护消息状态、消费者状态。多个 broker 组成一个消息服务集群，共同服务一个或多个 Topic。 生产者生产消息并发送到 Broker，消息是业务通信的载体，每个消息包含消息 ID、消息 Topic、消息体内容、消息属性、消息业务 key 等。每条消息都属于某个 Topic，表示同一个业务的语义。 在阿里内部，交易消息的 Topic 被称为 Trade，购物车消息称为 Cart，生产者应用会将消息发送到对应的 Topic 上。Topic 里还有 MessageQueue，用于消息服务的负载均衡与数据存储分片，每个 Topic 包含一个或多个 MessageQueue，分布在不同的消息 Broker。 生产者发送消息，Broker 存储消息，消费者负责消费消息。消费者一般对应业务系统的下游应用，同一个消费者应用集群共用一个 Consumer Group。消费者会与某个 Topic 产生订阅关系，订阅关系是 Consumer Group+Topic +过滤表达式的三元组，符合订阅关系的消息会被对应的消费者集群消费。 接下来就从技术实现角度进一步深入了解 RocketMQ。 架构概览 下图是一张 RocketMQ 5.0 的架构图，RocketMQ 5.0 的架构从上往下可分为 SDK、NameServer、Proxy 与 Store 层。 SDK 层包括 RocketMQ 的 SDK，用户基于 RocketMQ 自身的领域模型来使用 SDK。除了 RocketMQ 自身的 SDK 之外，还包括细分领域场景的业界标准 SDK，比如面向事件驱动的场景，RocketMQ 5.0 支持 CloudEvents 的 SDK；面向 IoT 的场景，RocketMQ 支持物联网 MQTT 协议的 SDK；为了方便更多传统应用迁移到 RocketMQ，还支持了 AMQP 协议，未来也会开源到社区版本里。 Nameserver 承担服务发现与负载均衡的职责。通过 NameServer，客户端能获取 Topic 的数据分片与服务地址，链接消息服务器进行消息收发。 消息服务包含计算层 Proxy 与存储层 RocketMQ Store。RocketMQ 5.0 是存算分离的架构，这里的存算分离强调的主要是模块和职责的分离。Proxy 与 RocketMQ Store 面向不同的业务场景可以合并部署，也可以分开部署。 计算层 Proxy 主要承载消息的上层业务逻辑，尤其是面向多场景、多协议的支持，比如承载 CloudEvents、MQTT、AMQP 的领域模型的实现逻辑与协议转换。面向不同的业务负载，还可将 Proxy 分离部署，独立弹性，比如在物联网场景，Proxy 层独立部署可以面向海量物联网设备连接数进行弹性伸缩，与存储流量扩缩容解耦。 RocketMQ Store 层则负责核心的消息存储，包括基于 Commitlog 的存储引擎、多元索引、多副本技术与云存储集成扩展。消息系统的状态全部下沉到 RocketMQ Store，其组件全部实现无状态化。 服务发现 下面详细看一下 RocketMQ 的服务发现，如下图所示。RocketMQ 的服务发现的核心是 NameServer，下图是 Proxy 与 Broker 合并部署的模式，也是 RocketMQ 最常见的模式。 每个 Broker 集群会负责某些 Topic 的服务，每个 broker 都会将自身服务的 topic 信息注册到 NameServer（下面简称 NS）集群，与每个 NameServer 进行通信，并定时与 NS 通过心跳机制来维持租约。服务注册的数据结构包含 topic 与 topic 分片。示例中 broker1 与 broker2 分别承载 topicA 的一个分片。在 NS 机器上会维护全局视图，topicA 有两个分片分别在 broker1 与 broker2。 RocketMQ SDK 在对 TopicA 进行正式的消息收发之前，会随机访问 NameServer 机器，从而获取到 topicA 有哪些分片，每个数据的分片在哪个 broker 上，与 broker 建立好长连接，然后再进行消息的收发。 大部分项目的服务发现机制会通过 zookeeper 或 etcd 等强一致的分布式协调组件来担任注册中心的角色，而 RocketMQ 有自己的特点，如果从 CAP 的角度来看，注册中心采用 AP 模式，NameServer 节点无状态，是 sharednothing 的架构，有更高的可用性。 如下图，RocketMQ 的存算分离可分可合，采用分离的部署模式，RocketMQ SDK 直接访问无状态的 Proxy 集群。该模式可以应对更复杂的网络环境，支持多网络类型的访问如公网访问，实现更好的安全控制。 在整个服务发现机制中，NameServer、Proxy 都为无状态，可以随时进行节点增减。有状态节点 Broker 的增减基于 NS 的注册机制，客户端可以实时感知、动态发现。在缩容过程中，RocketMQ Broker 还可以进行服务发现的读写权限控制，对缩容的节点禁写开读，待未读消息全消费后，再实现无损平滑下线。 负载均衡 通过上文的介绍了解了 SDK 是如何通过 NameServer 来发现 Topic 的分片信息 MessageQueue，以及 Broker 地址的，基于这些服务发现的元数据，下面再来详细介绍下消息流量是如何在生产者、RocketMQ Broker 和消费者集群进行负载均衡的。 生产链路的负载均衡如下图如所示：生产者通过服务发现机制获取到 Topic 的数据分片以及对应的 Broker 地址。服务发现机制是比较简单，在默认情况下采用 RoundRobin 的方式轮询发送到各个 Topic 队列，保证 Broker 集群的流量均衡。在顺序消息的场景下会略有不同，基于消息的业务主键 Hash 到某个队列发送，如果有热点业务主键，Broker 集群也可能出现热点。除此之外，基于元数据还能根据业务需要扩展更多的负载均衡算法，比如同机房优先算法，可以降低多机房部署场景下的延迟，提升性能。 消费者的负载均衡：拥有两种类型的负载均衡方式，包括队列级负载均衡和消息粒度的负载均衡。 最经典的模式是队列级负载均衡，消费者知道 Topic 的队列总数和同一个 Consumer Group 下的实例数，可以按照统一的分配算法，类似于一致性 hash 的方式，使每个消费者实例绑定对应队列，只消费绑定队列的消息，每个队列的消息也只会被消费者实例消费。该模式最大的缺点是负载不均衡，消费者实例要绑定队列且有临时状态。如果有三个队列，有两个消费者实例，则必然有消费者需要消费 2/3 的数据，如果有 4 个消费者，则第四个消费者会空跑。因此，RocketMQ 5.0 引入了消息粒度的负载均衡机制，无需绑定队列，消息在消费者集群随机分发，保障消费者集群的负载均衡。更重要的是，该模式更加符合未来 Serverless 化的趋势，Broker 的机器数、Topic 的队列数与消费者实例数完全解耦，可以独立扩缩容。 存储系统 前面通过架构概览和服务发现机制，已经对 RocketMQ 有比较全局性的了解，接下来将深入 RocketMQ 的存储系统。存储系统对 RocketMQ 的性能、成本、可用性有决定性作用。 RocketMQ 的存储核心由 commitlog、ConsumeQueue 与 index 文件组成。 消息存储首先写到 commitlog，刷盘并复制到 slave 节点完成持久化，commitlog 是 RocketMQ 存储的 source of true，可以通过它构建完整的消息索引。 相比于 Kafka，RocketMQ 将所有 topic 的数据都写到 commitlog 文件，最大化顺序 IO，使得 RocketMQ 单机可支撑万级的 topic。 写完 commitlog 之后，RocketMQ 会异步分发出多个索引，首先是 ConsumeQueue 索引，与 MessageQueue 对应，基于索引可以实现消息的精准定位，可以按照 topic、队列 ID 与位点定位到消息，消息回溯功能也是基于该能力实现的。 另外一个很重要的索引是哈希索引，它是消息可观测的基础。通过持久化的 hash 表来实现消息业务主键的查询能力，消息轨迹主要基于该能力实现。 除了消息本身的存储之外，broker 还承载了消息元数据的存储以及 topic 的文件，包括 broker 会对哪些 topic 提供服务，还维护了每个 topic 的队列数、读写权限、顺序性等属性，subscription、consumer offset 文件维护了 topic 的订阅关系以及每个消费者的消费进度，abort、checkpoint 文件则用于完成重启后的文件恢复，保障数据完整性。 Topic 高可用 前面站在单机的视角，从功能的层面学习 RocketMQ 的存储引擎，包括 commitlog 和索引。现在重新跳出来再从集群视角看 RocketMQ 的高可用。 RocketMQ 的高可用指当 RocketMQ 集群出现 NameServer、Broker 局部不可用时，指定的 topic 依然可读可写。 RocketMQ 可以应对三类故障场景。 场景 1：某对 Broker 的单机不可用 比如，当 Broker2 主节点宕机，备节点可用，TopicA 依然可读可写，其中分片 1 可读可写，分片 2 可读不可写，TopicA 在分片 2 的未读消息依然可以消费。总结来说，即只要 Broker 集群里任意一组 Broker 存活一个节点，则 Topic 的读写可用性不受影响。如果某组 Broker 主备全部宕机，则 Topic 新数据的读写也不受影响，未读消息会延迟，待任意主备启动才能继续消费。 场景 2：NameServer 集群部分不可用 由于 NameServer 是 sharednothing 架构，每个节点都为无状态，并且为 AP 模式，无需依赖多数派算法，因此只要有一台 NameServer 存活，则整个服务发现机制都正常，Topic 的读写可用性不受影响。 场景 3：NameServer 全部不可用 由于 RocketMQ 的 SDK 对服务发现元数据有缓存，只要 SDK 不重启，依然可以按照当下的 topic 元数据继续进行消息收发。 MessageQueue 的高可用基础概念 上一个小节中讲到 Topic 的高可用原理，从它的实现中可以发现虽然 Topic 持续可读可写，但是 Topic 的读写队列数发生变化。队列数变化，会对某些数据集成的业务有影响，比如说异构数据库 Binlog 同步，同一个记录的变更 binlog 会写入不同的队列，重放 binlog 可能会出现乱序，导致脏数据。所以还需要对现有的高可用进一步增强，要保障在局部节点不可用时，不仅 Topic 可读可写，并且 Topic 的可读写队列数量不变，指定的队列也是可读可写的。 如下图，NameServer 或 Broker 任意出现单点不可用，Topic A 依然保持 2 个队列，每个队列都具备读写能力。 5.0 HA 的特点 为了解决上述的场景，RocketMQ 5.0 引入全新的高可用机制，核心概念如下： + DLedger Controller：基于 raft 协议的强一致元数据组件，执行选主命令，维护状态机信息。 + SynStateSet：维护处于同步状态的副本组集合，集合里的节点都有完整的数据，主节点宕机后，从集合中选择新的主节点。 + Replication：用于不同副本之间的数据复制、数据校验、截断对齐等事项。 下面是 5.0 HA 的架构全景图，新的高可用架构具备多个优势。 + 在消息存储引入了朝代与开始位点的数据，基于这两个数据完成数据校验、截断对齐，在构建副本组的过程中简化数据一致性逻辑。 + 基于 DledgerController，无需引入 zk、etcd 等外部分布式一致性系统，并且 DledgerController 还可与 NameServer 合并部署，简化运维、节约机器资源。 + RocketMQ 对 DledgerController 是弱依赖，即便 Dledger 整体不可用，也只会影响选主，不影响正常的消息收发流程。 + 可定制，用户可以根据业务对数据可靠性、性能、成本综合选择，比如副本数可以是 2、3、4，副本直接可以是同步复制或异步复制。如 22 模式表示 2 副本并且两个副本的数据同步复制；23 模式表示 3 副本，只要有 2 个副本写成功即认为消息持久化成功。用户还可以将其中的副本部署在异地机房，异步复制实现容灾。如下图： 云原生存储对象存储 上文讲到的存储系统都是 RMQ 面向本地文件系统的实现，在云原生时代，将 RocketMQ 部署到云环境可以进一步利用云原生基础设施，比如云存储来进一步增强 RocketMQ 的存储能力。RocketMQ 5.0 提供了多级存储的特性，是内核级的存储扩展，面向对象存储扩展了对应的 Commitlog、ConsumeQueue 与 IndexFile。且采用了插件化的设计，多级存储可以有多种实现，在阿里云上基于 OSS 对象服务实现，在 AWS 上则可以面向 S3 的接口来实现。 通过引入了云原生的存储，RocketMQ 释放了很多红利。 第一个是无限存储能力，消息存储空间不受本地磁盘空间的限制，原来是保存几天，现在可以几个月、甚至存一年。另外对象存储也是业界成本最低的存储系统，特别适合冷数据存储。 第二个是 Topic 的 TTL，原来多个 Topic 的生命周期是和 Commitlog 绑定，统一的保留时间。现在每个 Topic 都会使用独立的对象存储 Commitlog 文件，可以有独立的 TTL。 第三个是存储系统进一步的存算分离，能把存储吞吐量的弹性和存储空间的弹性分离。 第四个是冷热数据隔离，分离了冷热数据的读链路，能大幅度提升冷读性能，不会影响在线业务。 总结 + RocketMQ 整体架构： + RocketMQ 负载均衡：AP 优先、分合模式、横向扩展、负载粒度； + RocketMQ 存储设计：存储引擎、高可用、云存储。

_本文整理于 2024 年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥（牟羽）带来的主题演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级，事件驱动架构赋能 AI 应用》_ 云消息队列 ApsaraMQ 全系列产品 Serverless 化，支持按量付费、自适应弹性、跨可用区容灾，帮助客户降低使用和维护成本，专注业务创新。那 ApsaraMQ 是如何一步一步完成 Serverless 能力升级的？在智能化时代，我们的事件驱动架构又是如何拥抱 AI、赋能 AI 的？ 本次分享将从以下四个方面展开： + 首先，回顾 ApsaraMQ Serverless 化的完整历程，即 ApsaraMQ 从阿里内部诞生、开源，到捐赠给 Apache 进行孵化，再到完成 Serverless 化升级的不断突破、与时俱进的过程。 + 然后，重点介绍 ApsaraMQ 的存算分离架构，这是全面 Serverless 化进程中不可或缺的前提。 + 接下来，会从技术层面重点解读近一年 ApsaraMQ Serverless 能力的演进升级，包括弹性能力的升级、基于 RDMA 进一步降低存储和计算层之间的 CPU 开销，以及对无感扩缩容的优化。 + 最后，介绍我们在面向 AI 原生应用的事件驱动架构上的探索，以及基于阿里云事件总线定向更新向量数据库，为 AI 应用融入实时最新数据的最佳实践。 ApsaraMQ Serverless 化历程 首先，我们来看 ApsaraMQ Serverless 化的整个发展历程。 + 2012 年，RocketMQ 在阿里巴巴内部诞生，并将代码在 Github 上开源； + 2016 年，云消息队列 RocketMQ 版开启商业化的同时，阿里云将 RocketMQ 捐赠给了 Apache，进入孵化期； + 2017 年，RocketMQ 以较短的时间孵化成为 Apache TLP，并快速迭代新功能特性，顺利发布 4.0 版本，支持了顺序、事务、定时等特殊类型的消息； + 2018 年，随着大数据、互联网技术的发展，数据量爆发式增长，云消息队列 Kafka 版商业化发布； + 2019 年，云消息队列 RabbitMQ 版、云消息队列 MQTT 版两款产品商业化发布，补齐了 ApsaraMQ 在 AMQP、MQTT 协议适配上的缺失； + 2021 年，经过一段时间的孵化，ApsaraMQ 家族中的另一款产品事件总线 EventBridge 开始公测，开始融合事件、消息、流处理； + 2023 年，ApsaraMQ 全系列产品依托存算分离架构，完成 Serverless 化升级，打造事件、消息、流一体的融合型消息处理平台； + 今年，我们专注提升核心技术能力，包括秒级弹性、无感发布、计算存储层之间的 RDMA 等，实现 Serverless 能力的进一步升级，并结合当下客户需求，通过事件驱动架构赋能 AI 原生应用。 存算分离架构全景 第二部分，我们来看 ApsaraMQ 存算分离架构的全景，这是 Serverless 化升级不可或缺的前序准备。 ApsaraMQ 存算分离架构全景：云原生时代的选择 ApsaraMQ 的存算分离架构，是云原生时代的选择。 + 从下往上看，这套架构是完全构建在云原生基础之上的，整个架构 K8s 化，充分利用 IaaS 层的资源弹性能力，同时也基于 OpenTelemetry 的标准实现了metrics、tracing 和 logging 的标准化。 + 再往上一层是基于阿里云飞天盘古构建的存储层，存储节点身份对等，Leaderless 化，副本数量灵活选择，可以在降低存储成本和保证消息可靠性之间实现较好的平衡。 + 再往上一层是在本次架构升级中独立抽出来的计算层，即无状态消息代理层，负责访问控制、模型抽象、协议适配、消息治理等。比较关键的点是，它是无状态的，可独立于存储层进行弹性。 + 在用户接入层，我们基于云原生的通信标准 gRPC 开发了一个全新的轻量级 SDK，与之前的富客户端形成了很好的互补。 “Proxy” 需要代理什么？ 接下来我们重点看下这套架构里的核心点，即独立抽出来的 Proxy。 它是一层代理，那到底需要代理什么呢？ 在之前的架构中，客户端与 Broker/NameServer 是直连模式，我们需要在中间插入一个代理层，由原先的二层变成三层。然后，将原先客户端侧部分业务逻辑下移，Broker、Namesrv 的部分业务逻辑上移，至中间的代理层，并始终坚持一个原则：往代理层迁移的能力必须是无状态的。 从这张图中，我们将原先客户端里面比较重的负载均衡、流量治理（小黑屋机制）以及 Push/Pull 的消费模型下移至了 Proxy，将原先 Broker 和 Namesrv 侧的访问控制（ACL）、客户端治理、消息路由等无状态能力上移至了 Proxy。然后在 Proxy 上进行模块化设计，抽象出访问控制、多协议适配、通用业务能力、流量治理以及通用的可观测性。 ApsaraMQ 存算分离的技术架构 接下来看 ApsaraMQ 存算分离的技术架构，在原先的架构基础上剥离出了无状态Proxy 组件，承接客户端侧所有的请求和流量；将无状态 Broker，即消息存储引擎和共享存储层进行剥离，让存储引擎的职责更加聚焦和收敛的同时，充分发挥共享存储层的冷热数据分离、跨可用区容灾的核心优势。 这个架构中无状态 Proxy 承担的职责包括： 1. 多协议适配：能够识别多种协议的请求，包括 remoting、gRPC 以及 Http 等协议，然后统一翻译成 Proxy 到 Broker、Namesrv 的 remoting 协议。 2. 流量治理、分发：Proxy 具备按照不同维度去识别客户端流量的能力，然后根据分发规则将客户端的流量导到后端正确的 Broker 集群上。 3. 通用业务能力扩展：包含但不限于访问控制、消息的 Tracing 以及可观测性等。 4. Topic 路由代理：Proxy 还代理了 Namesrv 的 TopicRoute 功能，客户端可以向 Proxy 问询某个 topic 的详细路由信息。 5. 消费模型升级：使用 Pop 模式来避免单客户端消费卡住导致消息堆积的历史问题。 无状态 Broker，即消息存储引擎的职责更加的聚焦和收敛，包括： 1. 核心存储能力的迭代：专注消息存储能力的演进，包括消息缓存、索引的构建、消费状态的维护以及高可用的切换等。 2. 存储模型的抽象：负责冷热存储的模型统一抽象。 共享存储为无状态 Broker 交付了核心的消息读写的能力，包括： 1. 热存储 EBS：热存储 EBS，提供高性能、高可用存储能力。 2. 冷存储 OSS：将冷数据卸载到对象存储 OSS，获取无限低成本存储空间。 3. 跨可用区容灾：基于 OSS 的同城冗余、Regional EBS 的核心能力构建跨可用区容灾，交付一写多读的消息存储能力。 基于云存储的存算分离架构，兼顾消息可靠性和成本 存算分离架构中的存储层是完全构建在阿里云飞天盘古存储体系之上的。基于这套架构，我们能够灵活控制消息的副本数量，在保证消息可靠性和降低存储成本之间做到一个比较好的平衡。 左图是存算分离存储架构中上传和读取的流程。可以看到，我们是在 CommitLog 异步构建 consumeQueue 和 Index 的过程中额外添加了按照 topic 拆分上传到对象存储的过程；在读取过程中智能识别读取消息的存储 Level，然后进行定向化读取。 基于云存储的架构，我们提供了 ApsaraMQ 的核心能力，包括： 1. 超长时间定时消息：超过一定时间的定时消息所在的时间轮会保存至对象存储上，快到期时时间轮再拉回到本地进行秒级精准定时。 2. 集群缩容自动接管：消息数据实时同步到对象存储，对象存储的数据能够动态挂载到任意 Broker，实现彻底存算分离，Broker 的无状态化。 3. 按需设置 TTL 成本优化：支持按需设置消息 TTL，不同重要程度的消息可设置不同的 TTL，满足消息保存时长需求的同时兼顾成本控制。 4. 冷热消息分离、分段预取：热数据的读取命中本地存储，速度快；冷数据的读取命中远端存储，速率恒定且不会影响热数据的读取。 5. 动态调控云存储的比例：动态调控 EBS 和 OSS 的比例，大比例的 EBS 能够具备更高的稳定性，应对 OSS 负载过高的背压，提升 EBS 作为 OSS 的前置容灾的能力；小比例的 EBS 则是可以最大化降低消息单位存储成本，让整体的存储成本趋同于 OSS 存储成本。 Serverless 能力再升级 有了存算分离架构的铺垫，ApsaraMQ 全系列产品 Serverless 化就更加顺畅了。接下来展开介绍 ApsaraMQ Serverless 能力的升级。 消息场景下的 Serverless 化 在消息场景下通常会有两个角色：消息服务的使用方和提供方。 在传统架构中通常是这样的流程：使用方会给提供方提需求：我要大促了，你保障下；提供方说给你部署 10 台够不够，使用方说好的；结果真到大促那一刻，真实流量比预估的要大很多倍，整个消息服务被击穿，硬生生挂了半小时。 在 Serverless 化改造前，仍需提前规划容量；但相比传统架构的提升点是，依托 IaaS 层的快速扩容能力，能够极大缩短扩容时间；再演进到当前的 Serverless 架构，我们期望消息服务提供方是能够非常淡定地应对大促。 Serverless 现在已经成为了一个趋势和云的发展方向。ApsaraMQ 全线产品实现弹性灵活的 Serverless 架构，既彰显了技术架构的先进性，也提升了客户的安全感。业务部门减少了容量评估的沟通成本，用多少付多少，更省成本；运维部门免去了容量规划，实现自动弹性扩缩，降低运维人员投入的同时，大大提升了资源的利用率。 Serverless 方案的 Why / What / How Serverless 化预期达到的收益是：省心——秒级弹性，免容量规划；省钱——用多少付多少；省力——少运维、免运维。 要解决的痛点是：用户使用容量模型比较难做精准预估；运维侧手动扩容，是一个非常耗时耗力的过程。 核心目标是： + 弹性要快：特别是针对一些脉冲型的秒杀业务，需要具备秒级万 TPS 的弹性能力。 + 缩容无感：应对 MQ 客户端与服务侧 TCP 长连接的特性，缩容、服务端发布时要无感。 + 成本要低：极致的性能优化，才能进一步降低用户侧的单位 TPS 成本。 通过如下几个关键路径构建 ApsaraMQ Serverless 核心能力： + 多租、安全隔离、业务流量隔离：是构建 Serverless 核心能力的基础。 + 物理预弹&逻辑弹性：物理预弹和逻辑弹性结合的极致弹性方案，通过镜像加速、元数据批量创建、主动路由更新等核心技术加速物理弹性，结合逻辑弹性最终交付秒级万 TPS 的极致弹性能力。 + RDMA：在存储和计算层之间引入 RDMA 技术，充分利用 RDMA 的零拷贝、内核旁路、CPU 卸载等特性进一步降低计算层与存储层之间的通信开销。 + 优雅上下线：依托 gRPC 协议的 GOAWAY 以及 Remoting 协议的扩展实现 TCP 长连接的优雅上下线。 + 控制资源水位：通过智能化的集群流量调度以及平滑 Topic 迁移方案，进一步控制单个集群的资源水位在一个合理的值。 这套 Serverless 方案可以同时满足如下几种场景： + 第一种是平稳型：流量上升到一定水位后会平稳运行。 + 第二种是稳中有“进”型：流量平稳运行的同时，偶尔会有一些小脉冲。 + 第三种是周期性“脉冲型”：流量会周期性地变化。 计算、存储与网络：充分利用云的弹性能力 我们前面也有提到，这套架构是完全构建在云原生基础设施之上的，我们在计算、存储、网络上都充分利用了云的弹性能力，具体来看： + 在计算侧，通过 K8s 充分利用 ECS 的弹性能力，通过弹性资源池、HPA 等核心技术支持计算层的快速弹性，并通过跨可用区部署提升可用性。 + 在存储侧，充分利用飞天盘古存储的弹性能力，支持自定义消息的存储时长，冷热数据分离，额外保障冷读的 SLA。 + 在网络侧，公网随开随用，安全和方便兼具，支持多种私网形态接入，并基于 CEN 构建全球互通的消息网络。 在这之上，结合 SRE 平台的智能集群流量调度、集群水位监控、物理预弹性等核心能力，最终交付了一套完整的 ApsaraMQ Serverless 化物理弹性能力。 秒级万 TPS 的极致弹性能力保障 依托于上面的基础物理资源的弹性能力，来看下我们是如何保障秒级万 TPS 的极致弹性能力的？ 从两个维度来看用户视角的弹性： + 从限流维度看：在无损弹性上限以内的 TPS，都不会触发限流；超过无损弹性 TPS 上限后，会有秒级别的限流，通过逻辑弹性调整实例级别的限流阈值后，即可实现最终的 TPS 弹性。 + 从付费角度看：在预留规格内按规格进行预付费；超过预留规格的上限 TPS，超过部分按量付费，即用多少付多少。 为了满足用户视角的秒级弹性能力，我们通过物理弹性和逻辑弹性相结合的方式来进行保障： + 物理弹性是预弹的机制，弹性时间在分钟级，用户侧无任何感知，由服务侧来 Cover 成本。 + 逻辑弹性是实时生效的，弹性时间在秒级，同时在触发无损弹性 TPS 上限时，用户侧是会有秒级别的限流感知的，另一方面，用户是需要为弹出来的那部分流量进行按量付费的。 两者的关系是：物理弹性是逻辑弹性的支撑，逻辑弹性依赖物理弹性。从弹性流程上看，当用户的流量触发无损弹性上限时，优先判断物理资源是否充足，充足的话就进行秒级逻辑弹性，不充足的话就等待物理资源扩容后再进行逻辑弹性。当然这里会有个预弹的机制，尽量保障逻辑弹性时物理资源都是充足的。 从物理弹性加速来看，通过以下几个方面进行加速： + 计算、存储层按需弹性：计算层更关注 CPU、客户端连接数等核心指标；存储层更关注内存、磁盘 IO 等性能指标。 + 镜像下载加速：通过 PlaceHolder + 镜像缓存组件加速新节点的扩容。 + 新增元数据批量创建的机制：新增存储节点创建 5000 级别的 Topic 下降至 3 秒。 + 新增主动路由更新机制：降低存储节点物理扩容后承接读写流量的延迟。 我们的系统设计精密，旨在确保用户体验到极致的弹性能力，特别是实现每秒万次事务处理（TPS）的秒级弹性扩展。这一能力的保障策略围绕两个核心维度展开，并深度融合物理与逻辑弹性机制，确保在高吞吐需求下的无缝响应与成本效率。 ApsaraMQ on RDMA：降低计算与存储层之间通信开销 RDMA（全称远程内存直接访问）是一种高性能的网络通信技术，相比 TCP/IP 的网络模式，具有零拷贝、内核旁路、CPU 卸载等核心优势。ApsaraMQ Serverless 化架构具备存算分离的特点，非常适合在计算层和存储层之间引入 RDMA 技术，进一步降低内部组件之间的数据通信开销。 具体来看，计算层 Proxy 在接收到客户端各种协议的消息收发请求以后，通过内置的 Remoting Client 和存储层 Broker 进行数据交换。在原先的 TCP/IP 网络模式中，这些数据是需要从操作系统的用户态拷贝到内核态后，再经由网卡和对端进行交互。依托 RDMA 内核旁路特性，通过实现 RdmaEventLoop 的适配器，消息直接由用户态到 RDMA 网卡和对端进行交互。 从最终 BenchMark 的测试效果来看，引入 RDMA 技术后，存储层 Broker 的 CPU 资源消耗下降了 26.7%，计算层 Proxy 的 CPU 资源消耗下降了 10.1%，计算到存储的发送 RT 下降了 23.8%。 优雅上下线：ApsaraMQ Serverless 弹性如丝般顺滑 在 Serverless 场景下，物理资源的水平弹性扩缩是一个常态化的过程，同时结合 MQ 客户端和计算层 Proxy TCP 长连接的特点，在 Proxy 上下线过程中是比较容易出现连接断开的感知，比如客户端刚发出一个接收消息的请求，连接就被服务侧强行关闭了，是非常容易造成单次请求超时的异常的。 因此，我们通过 gRPC 协议 Http2 的 Go Away 机制以及 Remoting 协议层的扩展，结合 SLB 连接优雅终端的能力来实现 ApsaraMQ 在扩容态、缩容态、以及发布态的无感。 右图展示了缩容态下单台 Proxy 优雅下线的过程： 1. 当收到 Proxy0 需要下线的指令后，SLB 会将 Proxy0 摘除，保障新的连接不再建立到 Proxy0 上，同时 Proxy0 进入 Draining 状态，旧连接进行会话保持。 2. Proxy0 上收到新的请求后，返回的 Response Code 都更新为 Go Away；同时客户单收到 Go Away 的 Response 后，断开原先的连接，向 SLB 发起新建连接的请求。 3. SLB 收到新建连接的请求，会导流至 Proxy1。 4. 等待一段时间后 Proxy0 上的连接会自然消亡，最终达到无感下线的目的。 事件驱动架构赋能 AI 应用 接下来，将阐述面向 AI 原生应用的事件驱动架构如何拥抱 AI，赋能 AI 应用蓬勃发展。 + 面向 AI 应用的实时处理，具备实时 Embedding 至向量数据库、更新私有数据存储的能力，全面提升 AI 应用实时性、个性化和准确度。 + 面向 AI 应用的异步解耦，解耦 AI 推理链路的快慢服务，加快应用响应速度。 + 面向 AI 应用的消息负载，ApsaraMQ 支持主动 Pop 消费模式，允许动态设置每一条消息的个性化消费时长. 同时也支持优先级队列，满足下游多个大模型服务的优先级调度。 + 面向 AI 应用的消息弹性，ApsaraMQ 提供全模式的 Serverless 弹性能力，支持纯按量和预留+弹性、定时弹性等多种流量配置模型； 最后，让我们来看下阿里云事件总线 EventBridge 是如何实现数据实时向量化，提升 AI 应用的实时性和准确度的？ 阿里云事件总线的 Event Streaming 事件流处理框架，具备监听多样化数据源，然后经过多次 Transform 之后再投递给下游数据目标的原子能力；依托这个框架，我们是很容易去实现数据的实时向量化的，从 RocketMQ、Kafka、OSS 等多个源监听到实时数据流入之后，经过文本化、切片、向量化等操作，最终存入向量数据库，作为 AI 应用实时问答的多维度数据检索的依据，最终提升了 AI 应用的实时性和准确度。

引言 如何正确使用消息队列保证业务集成链路的稳定性，是消息队列用户首要关心的问题。ApsaraMQ Copilot for RocketMQ 从集成业务稳定性、成本、性能等方面帮助用户更高效地使用产品。 背景 消息队列产品通过异步消息的传递，来协调和解耦各个业务组件的交互，所以消息集成链路有以下复杂性： 1）在消息队列架构中，生产者与消费者是一对多的异步通信链路。 2）为了确保业务的完整性和实时性，消息必须能够可靠且及时地被投递给下游业务消费者应用。 3）消费者消费消息的业务逻辑可能包含了复杂的业务逻辑和服务依赖，任何一个环节的问题都可能引起消息处理不及时，因此需要采取相应措施来保障服务的连续性和可靠性。 为了帮助用户更高效地使用 RocketMQ，阿里云消息队列 ApsaraMQ 提供了一套名为 RocketMQ Copilot 的辅助工具集。它将专家的实践经验产品化，使得即便是缺乏经验的用户也能迅速掌握 RocketMQ 客户端的正确用法，利用云消息队列 RocketMQ 版的可观测性工具进行监控、并高效地排查和解决问题，恢复业务运行。 产品优势 ApsaraMQ Copilot for RocketMQ 提供了全链路健康度智能巡检与诊断的先进功能，成为构建高效消息集成链路的重要工具。这一平台专为维持和提升消息链路的健康状态而设计，通过以下几个关键操作来全面升级其监控和诊断能力： 1）全面监控 Copilot 系统专注于评估整个消息链路的健康度，全面监测包括生产者和消费者在内的关键环节。它侦测配置异常、审查流量的正常性、确保消息的及时消费，并鉴别消费过程中的异常行为。 2）量化分析与配置可定制性 用户能够借助该平台执行量化分析，通过一系列精细化的指标和风险评级系统，有效识别并优先解决紧急的异常状况。同时，它也能够追踪到或许会被忽略的历史潜在问题，从而实现全方位的异常管理与防范。 3）简化诊断流程 通过提供一键式根因分析功能，ApsaraMQ Copilot 使用户仅需输入最基本的资源信息即可开始全面的诊断过程。该系统能够自动生成详细的诊断报告和针对性的处理建议，有效地引导用户完成问题修复。 产品功能 ApsaraMQ Copilot for RocketMQ 主要包括自助诊断工具和实例治理两部分功能，自助诊断工具负责单次诊断消息收发异常问题；实例治理负责巡检消息数据链路的使用异常。这项增强的健康巡检与诊断功能，使得 ApsaraMQ Copilot 为 RocketMQ 变成了一个真正的消息集成链路健康监管专家，赋予用户更强的监控能力，确保其消息集成的业务运行在最佳状态。 自助诊断工具 自助诊断工具旨在简化用户在处理消息收发异常时的诊断过程。用户只需要提交一些基本信息，如实例 ID、Topic（主题）和 Consumer Group（消费者组）、消息 ID，以及特定的问题场景，即可迅速开始对潜在问题的原因进行自动化分析。这一工具着重于提升用户体验，使得即使是没有深厚技术背景的用户也能高效地识别和解决问题。 以下是 RocketMQ 自助诊断工具的主要功能和场景介绍： + 消费堆积延迟：分析消息堆积延迟的原因，可能是消息量突增消费者应用容量不足、某消费者台机器异常、顺序消费有异常数据卡住无法处理、消费者处理消息耗时增长等原因。 + 消息收不到：面对消费者无法收到消息的情况，诊断工具能够检查配置错误、网络问题或者其他相关的原因。 + 消息消费重复：在消息被不止一次消费时，工具将分析并指出可能导致此问题的系统配置失误、消费超时或异常等原因。 自助诊断工具的核心优势在于其快速反馈和简洁的操作流程。它对于定位问题提供一个清晰的起点，使得用户不必深入底层系统细节即可开始故障排查工作。 一旦完成诊断过程，该工具会自动提供一份详尽的分析报告，其中包含了可能的问题原因和建议的解决步骤。这样的智能化分析显著提高了问题解决的效率和准确度。 实例治理 实例治理负责巡检消息数据链路的使用异常，帮助用户从稳定性、性能、安全、成本方面各个方面更专业地使用云消息队列 RocketMQ 产品。 以下是 RocketMQ 实例治理的主要巡检项和场景介绍： 稳定性方面 + 消息堆积延迟监控告警：分析消息堆积延迟的原因，可能是消息量突增消费者应用容量不足、某消费者台机器异常、顺序消费有异常数据卡住无法处理、消费者处理消息耗时增长等原因。 + 消息收不到：面对消费者无法收到消息的情况，诊断工具能够检查配置错误、网络问题或者其他相关的原因。 + 消息消费重复：在消息被不止一次消费时，工具将分析并指出可能导致此问题的系统配置失误、消费超时或异常等原因。 成本方面 + 闲置 Topic：巡检 Topic 的最近一次生产和消费消息时间，按照用户配置的闲置时间阈值发送提醒事件。 + 闲置 Group：巡检 Group 的最近一次消费消息时间，按照用户配置的闲置时间阈值发送提醒事件。 安全方面（二期上线） + 跨地域接入点：巡检用户是否有正确使用接入点，避免安全和稳定性风险。 + 公网访问安全：巡检用户是否有正确配置公网访问 IP 白名单，避免公网访问的安全风险。 快速入门 自助诊断工具和实例治理没有使用门槛，用户可登录云消息队列 RocketMQ 版控制台直接使用。 1. 自助问题排查，输入实例、Topic、Group 等基础信息一键提交诊断。 2. 实例治理会根据巡检给实例评分，并把巡检事件按照风险分等级，让用户快速修复。 阿里云消息队列 ApsaraMQ 始终围绕“高弹性低成本、更稳定更安全、智能化免运维”三大核心方向进行演进和拓展。在智能化免运维方面，通过 ApsaraMQ Copilot，为企业提供消息数据集成链路的健康管家，让消息服务走进智能化免运维的新时代。

背景 如今rocketmq的应用场景日益拓宽，延时消息的需求也在增加。原本的特定级别延时消息已经不足以支撑rocketmq灵活的使用场景。因此，我们需要一个支持任意时间的延迟消息feature。 支持任意时间延迟的feature能够让使用者在消息发出时指定其消费时间，在生活与生产中具有非常重要的意义。 目标 1. 支持任意时延的延迟消息。 2. 提供延迟消息可靠的存储方式。 3. 保证延迟消息具有可靠的收发性能。 4. 提供延迟消息的可观测性排查能力。 架构 存储数据结构 本方案主要通过时间轮实现任意时延的定时消息。在此过程中，涉及两个核心的数据结构：TimerLog（存储消息索引）和TimerWheel（时间轮，用于定时消息到时）。 TimerLog，为本RIP中所设计的定时消息的记录文件，Append Only。每条记录包含一个prev_pos，指向前一条定时到同样时刻的记录。每条记录的内容可以包含定时消息本身，也可以只包含定时消息的位置信息。每一条记录包含如下信息： | 名称 | 大小 | 备注 | | | | | | size | 4B | 保存记录的大小 | | prev_pos | 8B | 前一条记录的位置 | | next_Pos | 8B | 后一条记录的位置，暂时为1，作为保留字段 | | magic | 4B | magic value | | delayed_time | 4B | 该条记录的定时时间 | | offset_real | 8B | 该条消息在commitLog中的位置 | | size_real | 4B | 该条消息在commitLog中的大小 | | hash_topic | 4B | 该条消息topic的hash code | | varbody | | 存储可变的body，暂时没有 | TimerWheel是对时刻表的一种抽象，通常使用数组实现。时刻表上的每一秒，顺序对应到数组中的位置，然后数组循环使用。时间轮的每一格，指向了TimerLog中的对应位置，如果这一格的时间到了，则按TimerLog中的对应位置以及prev_pos位置依次读出每条消息。 时间轮一格一格向前推进，配合TimerLog，依次读出到期的消息，从而达到定时消息的目的。时间轮的每一格设计如下： | delayed_time(8B) 延迟时间 | first_pos(8B) 首条位置 | last_pos(8B) 最后位置 | num(4B)消息条数 | | | | | | 上述设计的TimerLog与TimerWheel的协作如下图所示。 pipeline 在存储方面，采用本地文件系统作为可靠的延时消息存储介质。延时消息另存TimerLog文件中。通过时间轮对定时消息进行定位以及存取。针对长时间定时消息，通过消息滚动的方式避免过大的消息存储量。其具体架构如下所示： 从图中可以看出，共有五个Service分别处理定时消息的放置和存储。工作流如下： 1. 针对放置定时消息的service，每50ms从commitLog读取指定主题(TIMER_TOPIC)的定时消息。 1. TimerEnqueueGetService从commitLog读取得到定时主题的消息，并先将其放入enqueuePutQueue。 2. 另一个线程TimerEnqueuePutService将其放入timerLog,更新时间轮的存储内容。将该任务放进时间轮的指定位置。 2. 针对取出定时消息的service，每50ms读取下一秒的slot。有三个线程将读取到的消息重新放回commitLog。 1. 首先，TimerDequeueGetService每50ms读一次下一秒的slot，从timerLog中得到指定的msgs，并放进dequeueGetQueue。 2. 而后TimerDequeueGetMessageService从dequeueGetQueue中取出msg，并将其放入队列中。该队列为待写入commitLog的队列，dequeuePutQueue。 3. 最后TimerDequeuePutMessageService将这个queue中的消息取出，若已到期则修改topic，放回commitlog，否则继续按原topic写回CommitLog滚动。 代码实现 TimerLog与TimerWheel的协作实现 定时消息的核心存储由TimerLog和TimerWheel协同完成。TimerLog作为顺序写入的日志文件，每条记录包含消息在CommitLog中的物理偏移量（offsetPy）和延迟时间（delayed_time）。当消息到达时，TimerEnqueuePutService会将其索引信息追加到TimerLog，并通过prev_pos字段构建链表结构，确保同一时刻的多个消息可被快速遍历。 ```java // TimerLog.java 核心写入逻辑 public long append(byte[] data, int pos, int len) { MappedFile mappedFile = this.mappedFileQueue.getLastMappedFile(); // 处理文件切换：当当前文件剩余空间不足时，填充空白段并创建新文件 if (len + MIN_BLANK_LEN mappedFile.getFileSize() mappedFile.getWrotePosition()) { ByteBuffer blankBuffer = ByteBuffer.allocate(MIN_BLANK_LEN); blankBuffer.putInt(mappedFile.getFileSize() mappedFile.getWrotePosition()); blankBuffer.putLong(0); // prev_pos置空 blankBuffer.putInt(BLANK_MAGIC_CODE); // 标记空白段 mappedFile.appendMessage(blankBuffer.array()); mappedFile = this.mappedFileQueue.getLastMappedFile(0); // 切换到新文件 } // 写入实际数据并返回物理偏移量 long currPosition = mappedFile.getFileFromOffset() + mappedFile.getWrotePosition(); mappedFile.appendMessage(data, pos, len); return currPosition; } ``` 此代码展示了消息追加的核心流程： 1. 检查当前文件的剩余空间，不足时填充空白段并创建新文件 2. 将消息索引数据写入内存映射文件 3. 返回写入位置的全局偏移量，供时间轮记录 时间轮槽位管理 TimerWheel通过数组结构管理时间槽位，每个槽位记录该时刻的首尾指针和消息数量。当消息入队时，putSlot方法会更新对应槽位的链表结构： ```java // TimerWheel.java 槽位更新逻辑 public void putSlot(long timeMs, long firstPos, long lastPos, int num, int magic) { localBuffer.get().position(getSlotIndex(timeMs) Slot.SIZE); localBuffer.get().putLong(timeMs / precisionMs); // 标准化时间戳 localBuffer.get().putLong(firstPos); // 链表头指针 localBuffer.get().putLong(lastPos); // 链表尾指针 localBuffer.get().putInt(num); // 当前槽位消息总数 localBuffer.get().putInt(magic); // 特殊标记（如滚动/删除） } ``` 该方法的实现细节： + getSlotIndex(timeMs)将时间戳映射到环形数组的索引 + 同时记录首尾指针以实现O(1)复杂度插入 消息入队流程 TimerEnqueueGetService：消息扫描服务 该服务作为定时消息入口，持续扫描CommitLog中的TIMER_TOPIC消息。其核心逻辑通过enqueue方法实现： ```java // TimerMessageStore.java public boolean enqueue(int queueId) { ConsumeQueueInterface cq = this.messageStore.getConsumeQueue(TIMER_TOPIC, queueId); ReferredIterator iterator = cq.iterateFrom(currQueueOffset); while (iterator.hasNext()) { CqUnit cqUnit = iterator.next(); MessageExt msgExt = getMessageByCommitOffset(cqUnit.getPos(), cqUnit.getSize()); // 构造定时请求对象 TimerRequest timerRequest = new TimerRequest( cqUnit.getPos(), cqUnit.getSize(), Long.parseLong(msgExt.getProperty(TIMER_OUT_MS)), System.currentTimeMillis(), MAGIC_DEFAULT, msgExt ); // 放入入队队列（阻塞式） while (!enqueuePutQueue.offer(timerRequest, 3, TimeUnit.SECONDS)) { if (!isRunningEnqueue()) return false; } currQueueOffset++; // 更新消费进度 } } ``` 关键设计点： 1. 增量扫描：通过currQueueOffset记录消费位移，避免重复处理 2. 消息转换：将ConsumeQueue中的索引转换为包含完整元数据的TimerRequest` TimerEnqueuePutService：时间轮写入服务 从队列获取请求后，该服务执行核心的定时逻辑： ```java // TimerMessageStore.java public boolean doEnqueue(long offsetPy, int sizePy, long delayedTime, MessageExt messageExt) { // 计算目标时间槽位 Slot slot = timerWheel.getSlot(delayedTime); // 构造TimerLog记录 ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(TimerLog.UNIT_SIZE); buffer.putLong(slot.lastPos); // 前驱指针指向原槽位尾 buffer.putLong(offsetPy); // CommitLog物理偏移 buffer.putInt(sizePy); // 消息大小 buffer.putLong(delayedTime); // 精确到毫秒的延迟时间 // 写入TimerLog并更新时间轮 long pos = timerLog.append(buffer.array()); timerWheel.putSlot(delayedTime, slot.firstPos, pos, slot.num + 1); } ``` 写入优化策略： + 空间预分配：当检测到当前MappedFile剩余空间不足时，自动填充空白段并切换文件 + 链表式存储：通过prev_pos字段构建时间槽位的倒序链表，确保新消息快速插入 + 批量提交：积累多个请求后批量写入，减少文件I/O次数 TimerEnqueuePutService从队列获取消息请求，处理消息滚动逻辑。当检测到延迟超过时间轮窗口时，将消息重新写入并标记为滚动状态： ```java // TimerMessageStore.java 消息滚动处理 boolean needRoll = delayedTime tmpWriteTimeMs = (long) timerRollWindowSlots precisionMs; if (needRoll) { magic |= MAGIC_ROLL; // 调整延迟时间为时间轮窗口中间点，确保滚动后仍有处理时间 delayedTime = tmpWriteTimeMs + (long) (timerRollWindowSlots / 2) precisionMs; } ``` 此逻辑的关键设计： 1. 当延迟时间超过当前时间轮容量时触发滚动 2. 将消息的delayed_time调整为窗口中间点，避免频繁滚动 3. 设置MAGIC_ROLL标记，出队时识别滚动消息 消息出队处理 TimerDequeueGetService：到期扫描服务 该服务以固定频率推进时间指针，触发到期消息处理： ```java // TimerMessageStore.java public int dequeue() throws Exception { // 获取当前时间槽位 Slot slot = timerWheel.getSlot(currReadTimeMs); // 遍历TimerLog链表 long currPos = slot.lastPos; while (currPos != 1) { SelectMappedBufferResult sbr = timerLog.getTimerMessage(currPos); ByteBuffer buf = sbr.getByteBuffer(); // 解析记录元数据 long prevPos = buf.getLong(); long offsetPy = buf.getLong(); int sizePy = buf.getInt(); long delayedTime = buf.getLong(); // 分类处理（普通消息/删除标记） if (isDeleteMarker(buf)) { deleteMsgStack.add(new TimerRequest(offsetPy, sizePy, delayedTime)); } else { normalMsgStack.addFirst(new TimerRequest(offsetPy, sizePy, delayedTime)); } currPos = prevPos; // 前向遍历链表 } // 分发到处理队列 splitAndDispatch(normalMsgStack); splitAndDispatch(deleteMsgStack); moveReadTime(); // 推进时间指针 } ``` TimerDequeuePutMessageService：消息投递服务 TimerDequeuePutMessageService将到期消息重新写入CommitLog。对于滚动消息，会修改主题属性并增加重试计数： ```java // TimerMessageStore.java 消息转换逻辑 MessageExtBrokerInner convert(MessageExt messageExt, long enqueueTime, boolean needRoll) { if (needRoll) { // 增加滚动次数标记 MessageAccessor.putProperty(messageExt, TIMER_ROLL_TIMES, Integer.parseInt(messageExt.getProperty(TIMER_ROLL_TIMES)) + 1 + ""); } // 恢复原始主题和队列ID messageInner.setTopic(messageInner.getProperty(MessageConst.PROPERTY_REAL_TOPIC)); messageInner.setQueueId(Integer.parseInt( messageInner.getProperty(MessageConst.PROPERTY_REAL_QUEUE_ID))); return messageInner; } ``` 此转换过程确保： + 滚动消息保留原始主题信息 + 每次滚动增加TIMER_ROLL_TIMES属性 该服务最终将到期消息重新注入CommitLog： ```java // TimerMessageStore.java public void run() { while (!stopped) { TimerRequest req = dequeuePutQueue.poll(10, TimeUnit.MILLISECONDS); MessageExtBrokerInner innerMsg = convert(req.getMsg(), req.needRoll()); // 消息重投递逻辑 int result = doPut(innerMsg, req.needRoll()); switch (result) { case PUT_OK: // 成功：更新监控指标 timerMetrics.recordDelivery(req.getTopic()); break; case PUT_NEED_RETRY: // 重试：重新放回队列头部 dequeuePutQueue.putFirst(req); break; case PUT_NO_RETRY: // 丢弃：记录错误日志 log.warn("Discard undeliverable message:{}", req); } } } ``` 故障恢复机制 系统重启时通过recover方法重建时间轮状态。关键步骤包括遍历TimerLog文件并修正槽位指针： ```java // TimerMessageStore.java 恢复流程 private long recoverAndRevise(long beginOffset, boolean checkTimerLog) { List mappedFiles = timerLog.getMappedFileQueue().getMappedFiles(); for (MappedFile mappedFile : mappedFiles) { SelectMappedBufferResult sbr = mappedFile.selectMappedBuffer(0); ByteBuffer bf = sbr.getByteBuffer(); while (position Google Doc: + Shimo:

一、原理及核心概念浅述 1.1 核心架构 1.2 核心概念 1. controller：负责管理broker间的主备关系，可以挂在namesrv中，不影响namesrv能力，支持独立部署。 2. master/slave：主备身份。 3. syncStateSet：字面意思为“同步状态集合”。当备节点能够及时跟上主节点，则会纳入syncStateSet。 4. epoch：用于记录每一次主备切换时的状态，避免切换后产生数据丢失或者不一致的情况。 为方便理解，在某些过程中可以把controller当作班主任，master作为小组长，slave作为小组成员。同步过程是各位同学向小组长抄作业的过程，位于syncStateSet中的是优秀作业。 二、相关代码文件及说明 核心是“controller+broker+复制过程”，因此分三块进行叙述。 2.1 Controller 该部分代码主要集中在rocketmqcontroller模块下，主要有如下代码文件： + ControllerManager: 负责管理controller，其中存储了许多controller相关配置，并负责了心跳管理等核心功能。(班主任管理条例) + DLederController: Controller的DLedger实现。包含了controller的基本功能。在其中实现了副本信息管理、broker存活情况探测、选举Master等核心功能。（某种班主任） + DefaultBrokerHeartbeatManager: 负责管理broker心跳，其中包含了broker存活情况表，以及在broker下线时的listeners，当副本掉线时，触发重新选举。（点名册） + ReplicasInfoManager: 负责controller中事件的处理。即各种选举事件、更换SyncStateSet事件等等。（小组登记册） + ControllerRequestProcessor: 处理向controller发送的requests，例如让controller选举、向controller注册broker、心跳、更换SyncStateSet等等。（班主任信箱） + DefaultElectPolicy: 选举Master的策略。可以选择从sync状态的副本中选，也可以支持从所有副本中（无论是否同步）的unclean选举。（班规） + ...... 2.2 Broker 该部分代码主要集中在rocketmqbroker模块中，可进入org/apache/rocketmq/broker/controller进行查看： + ReplicasManager: 完成自己作为一个replica的使命——找controller，角色管理，Master更新(Expand/Shrink)SyncStateSet等等。 2.3 复制模块 该部分代码主要集中在rocketmqstore模块中的ha文件夹下： + HAService: 每个Replica必备的的service，负责管理作为主、备的同步任务。 + HAClient: 每个Slave 的HAService中必备的client，负责管理同步任务中的读、写操作。 + HAConnection: 代表在Master中的HA连接，每个connection理论上对应一个slave。在该connection类中存储了传输过程中的诸多内容，包括channel、传输状态、当前传输位点等等信息。 三、核心流程 3.1 心跳 核心CODE：BROKER_HEARTBEAT Broker端： 该部分较简单，带上code向controller发request，不再赘述： BrokerController.sendHeartbeat() brokerOuterAPI.sendHeartbeat() Controller端： 1. 首先由ControllerRequestProcessor接收到code，进入处理逻辑： ```java private RemotingCommand handleBrokerHeartbeat(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand request) throws Exception { final BrokerHeartbeatRequestHeader requestHeader = (BrokerHeartbeatRequestHeader) request.decodeCommandCustomHeader(BrokerHeartbeatRequestHeader.class); if (requestHeader.getBrokerId() == null) { return RemotingCommand.createResponseCommand(ResponseCode.CONTROLLER_INVALID_REQUEST, "Heart beat with empty brokerId"); } this.heartbeatManager.onBrokerHeartbeat(requestHeader.getClusterName(), requestHeader.getBrokerName(), requestHeader.getBrokerAddr(), requestHeader.getBrokerId(), requestHeader.getHeartbeatTimeoutMills(), ctx.channel(), requestHeader.getEpoch(), requestHeader.getMaxOffset(), requestHeader.getConfirmOffset(), requestHeader.getElectionPriority()); return RemotingCommand.createResponseCommand(ResponseCode.SUCCESS, "Heart beat success"); } ``` 2. 之后在onBrokerHeartbeat()中，主要更新controller brokerHeartbeatManager中的brokerLiveTable： ```java public void onBrokerHeartbeat(String clusterName, String brokerName, String brokerAddr, Long brokerId, Long timeoutMillis, Channel channel, Integer epoch, Long maxOffset, Long confirmOffset, Integer electionPriority) { BrokerIdentityInfo brokerIdentityInfo = new BrokerIdentityInfo(clusterName, brokerName, brokerId); BrokerLiveInfo prev = this.brokerLiveTable.get(brokerIdentityInfo); ...... if (null == prev) { this.brokerLiveTable.put(...); log.info("new broker registered, {}, brokerId:{}", brokerIdentityInfo, realBrokerId); } else { prev.setXXX(......) } } ``` 3.2 选举 相关CODE: CONTROLLER_ELECT_MASTER 有如下几种情形可能触发选举： 1. controller主动发起，通过triggerElectMaster()： 1. HeartbeatManager监听到有broker心跳失效。 (班主任发现有小组同学退学了) 2. Controller检测到有一组Replica Set不存在master。（班主任发现有组长虽然在名册里，但是挂了） 2. broker发起将自己选为master，通过ReplicaManager.brokerElect()： 1. Broker向controller查metadata时，没找到master信息。（同学定期检查小组情况，问班主任为啥没小组长） 2. Broker向controller注册完后，仍未从controller获取到master信息。（同学报道后发现没小组长，汇报） 3. 通过tools发起: 1. 通过选举命令ReElectMasterSubCommand发起。（校长直接任命） 上述所有过程，最终均触发: controller.electMaster() replicasInfoManager.electMaster() // 即，所有小组长必须通过班主任任命 ```java public ControllerResult electMaster(final ElectMasterRequestHeader request, final ElectPolicy electPolicy) { ... // 从request中取信息 ... if (syncStateInfo.isFirstTimeForElect()) { // 从未注册，直接任命 newMaster = brokerId; } // 按选举政策选主 if (newMaster == null) { // we should assign this assignedBrokerId when the brokerAddress need to be elected by force Long assignedBrokerId = request.getDesignateElect() ? brokerId : null; newMaster = electPolicy.elect(brokerReplicaInfo.getClusterName(), brokerReplicaInfo.getBrokerName(), syncStateSet, allReplicaBrokers, oldMaster, assignedBrokerId); } if (newMaster != null && newMaster.equals(oldMaster)) { // 老主 == 新主 // old master still valid, change nothing String err = String.format("The old master %s is still alive, not need to elect new master for broker %s", oldMaster, brokerReplicaInfo.getBrokerName()); LOGGER.warn("{}", err); // the master still exist response.setXXX() result.setBody(new ElectMasterResponseBody(syncStateSet).encode()); result.setCodeAndRemark(ResponseCode.CONTROLLER_MASTER_STILL_EXIST, err); return result; } // a new master is elected if (newMaster != null) { // 出现不一样的新主 final int masterEpoch = syncStateInfo.getMasterEpoch(); final int syncStateSetEpoch = syncStateInfo.getSyncStateSetEpoch(); final HashSet newSyncStateSet = new HashSet<(); //设置新的syncStateSet newSyncStateSet.add(newMaster); response.setXXX()... ElectMasterResponseBody responseBody = new ElectMasterResponseBody(newSyncStateSet); } result.setBody(responseBody.encode()); final ElectMasterEvent event = new ElectMasterEvent(brokerName, newMaster); result.addEvent(event); return result; } // 走到这里，说明没有主，选举失败 // If elect failed and the electMaster is triggered by controller (we can figure it out by brokerAddress), // we still need to apply an ElectMasterEvent to tell the statemachine // that the master was shutdown and no new master was elected. if (request.getBrokerId() == null) { final ElectMasterEvent event = new ElectMasterEvent(false, brokerName); result.addEvent(event); result.setCodeAndRemark(ResponseCode.CONTROLLER_MASTER_NOT_AVAILABLE, "Old master has down and failed to elect a new broker master"); } else { result.setCodeAndRemark(ResponseCode.CONTROLLER_ELECT_MASTER_FAILED, "Failed to elect a new master"); } return result; } ``` 3.3 更新SyncStateSet 核心CODE： CONTROLLER_ALTER_SYNC_STATE_SET 1. 由master发起，主动向controller更换syncStateSet（等价于小组长汇报优秀作业） 2. controllerRequestProcessor接收更换syncStateSet的请求，进入handleAlterSyncStateSet()方法： ```java private RemotingCommand handleAlterSyncStateSet(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand request) throws Exception { final AlterSyncStateSetRequestHeader controllerRequest = (AlterSyncStateSetRequestHeader) request.decodeCommandCustomHeader(AlterSyncStateSetRequestHeader.class); final SyncStateSet syncStateSet = RemotingSerializable.decode(request.getBody(), SyncStateSet.class); final CompletableFuture future = this.controllerManager.getController().alterSyncStateSet(controllerRequest, syncStateSet); if (future != null) { return future.get(WAIT_TIMEOUT_OUT, TimeUnit.SECONDS); } return RemotingCommand.createResponseCommand(null); } ``` 3. 之后进入Controller.alterSyncStateSet() replicasInfoManager.alterSyncStateSet()方法： ```java public ControllerResult alterSyncStateSet( final AlterSyncStateSetRequestHeader request, final SyncStateSet syncStateSet, final BrokerValidPredicate brokerAlivePredicate) { final String brokerName = request.getBrokerName(); ... final Set newSyncStateSet = syncStateSet.getSyncStateSet(); final SyncStateInfo syncStateInfo = this.syncStateSetInfoTable.get(brokerName); final BrokerReplicaInfo brokerReplicaInfo = this.replicaInfoTable.get(brokerName); // 检查syncStateSet是否有变化 final Set oldSyncStateSet = syncStateInfo.getSyncStateSet(); if (oldSyncStateSet.size() == newSyncStateSet.size() && oldSyncStateSet.containsAll(newSyncStateSet)) { String err = "The newSyncStateSet is equal with oldSyncStateSet, no needed to update syncStateSet"; ... } // 检查是否是master发起的 if (!syncStateInfo.getMasterBrokerId().equals(request.getMasterBrokerId())) { String err = String.format("Rejecting alter syncStateSet request because the current leader is:{%s}, not {%s}", syncStateInfo.getMasterBrokerId(), request.getMasterBrokerId()); ... } // 检查master的任期epoch是否一致 if (request.getMasterEpoch() != syncStateInfo.getMasterEpoch()) { String err = String.format("Rejecting alter syncStateSet request because the current master epoch is:{%d}, not {%d}", syncStateInfo.getMasterEpoch(), request.getMasterEpoch()); ... } // 检查syncStateSet的epoch if (syncStateSet.getSyncStateSetEpoch() != syncStateInfo.getSyncStateSetEpoch()) { String err = String.format("Rejecting alter syncStateSet request because the current syncStateSet epoch is:{%d}, not {%d}", syncStateInfo.getSyncStateSetEpoch(), syncStateSet.getSyncStateSetEpoch()); ... } // 检查新的syncStateSet的合理性 for (Long replica : newSyncStateSet) { // 检查replica是否存在 if (!brokerReplicaInfo.isBrokerExist(replica)) { String err = String.format("Rejecting alter syncStateSet request because the replicas {%s} don't exist", replica); ... } // 检查broker是否存活 if (!brokerAlivePredicate.check(brokerReplicaInfo.getClusterName(), brokerReplicaInfo.getBrokerName(), replica)) { String err = String.format("Rejecting alter syncStateSet request because the replicas {%s} don't alive", replica); ... } } // 检查是否包含master if (!newSyncStateSet.contains(syncStateInfo.getMasterBrokerId())) { String err = String.format("Rejecting alter syncStateSet request because the newSyncStateSet don't contains origin leader {%s}", syncStateInfo.getMasterBrokerId()); ... } // 更新epoch int epoch = syncStateInfo.getSyncStateSetEpoch() + 1; ... // 生成事件，替换syncStateSet final AlterSyncStateSetEvent event = new AlterSyncStateSetEvent(brokerName, newSyncStateSet); ... } ``` 4. 最后通过syncStateInfo.updateSyncStateSetInfo()，更新syncStateSetInfoTable.get(brokerName)得到的syncStateInfo信息（该过程可以理解为班主任在班级分组册上找到了组长的名字，拿出组员名单，更新）。 3.4 复制 该部分较复杂，其中HAService/HAClient/HAConnection以及其中的各种Service/Reader/Writer容易产生混淆，对阅读造成阻碍。因此绘制本图帮助理解（可在粗读源码后回头理解）： 下面对HA复制过程作拆解，分别讲解： 1. 在各个replica的DefaultMessageStore中均注册了HAService，负责管理HA的复制。 2. 在Master的 HAService中有一个AcceptSocketService, 负责自动接收各个slave的连接： ```java protected abstract class AcceptSocketService extends ServiceThread { ... / Starts listening to slave connections. @throws Exception If fails. / public void beginAccept() throws Exception { ... } @Override public void shutdown(final boolean interrupt) { ... } @Override public void run() { log.info(this.getServiceName() + " service started"); while (!this.isStopped()) { try { this.selector.select(1000); Set selected = this.selector.selectedKeys(); if (selected != null) { for (SelectionKey k : selected) { if (k.isAcceptable()) { SocketChannel sc = ((ServerSocketChannel) k.channel()).accept(); if (sc != null) { DefaultHAService.log.info("HAService receive new connection, " + sc.socket().getRemoteSocketAddress()); try { HAConnection conn = createConnection(sc); conn.start(); DefaultHAService.this.addConnection(conn); } catch (Exception e) { log.error("new HAConnection exception", e); sc.close(); } } } ... } } ``` 3. 在各个Slave 的HAService中存在一个HAClient，负责向master发起连接、传输请求。 ```java public class AutoSwitchHAClient extends ServiceThread implements HAClient { ... } public interface HAClient { void start(); void shutdown(); void wakeup(); void updateMasterAddress(String newAddress); void updateHaMasterAddress(String newAddress); String getMasterAddress(); String getHaMasterAddress(); long getLastReadTimestamp(); long getLastWriteTimestamp(); HAConnectionState getCurrentState(); void changeCurrentState(HAConnectionState haConnectionState); void closeMaster(); long getTransferredByteInSecond(); } ``` 4. 当master收到slave的连接请求后，将会创建一个HAConnection，负责收发内容。 ```java public interface HAConnection { void start(); void shutdown(); void close(); SocketChannel getSocketChannel(); HAConnectionState getCurrentState(); String getClientAddress(); long getTransferredByteInSecond(); long getTransferFromWhere(); long getSlaveAckOffset(); } ``` 5. Master的HAConnection会与Slave的HAClient建立连接，二者均通过HAWriter（较简单，不解读，位于HAWriter类）往socket中写内容，再通过HAReader读取socket中的内容。只不过一个是HAServerReader，一个是HAClientReader： ```java public abstract class AbstractHAReader { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(LoggerName.STORE_LOGGER_NAME); protected final List readHookList = new ArrayList<(); public boolean read(SocketChannel socketChannel, ByteBuffer byteBufferRead) { int readSizeZeroTimes = 0; while (byteBufferRead.hasRemaining()) { ... boolean result = processReadResult(byteBufferRead); ... } } ... protected abstract boolean processReadResult(ByteBuffer byteBufferRead); } ``` 6. 两种HAReader均实现了processReadResult()方法，负责处理从socket中得到的数据。client需要详细阐述该方法，因为涉及到如何将读进来的数据写入commitlog，client的processReadResult(): ```java @Override protected boolean processReadResult(ByteBuffer byteBufferRead) { int readSocketPos = byteBufferRead.position(); try { while (true) { ... switch (AutoSwitchHAClient.this.currentState) { case HANDSHAKE: { ... // 握手阶段，先检查commitlog完整性，截断 } break; case TRANSFER: { // 传输阶段，将body写入commitlog ... byte[] bodyData = new byte[bodySize]; ... if (bodySize 0) { // 传输阶段，将body写入commitlog AutoSwitchHAClient.this.messageStore.appendToCommitLog(masterOffset, bodyData, 0, bodyData.length); } haService.updateConfirmOffset(Math.min(confirmOffset, messageStore.getMaxPhyOffset())); ... break; } default: break; } if (isComplete) { continue; } } // 检查buffer中是否还有数据, 如果有, compact() ... break; } } ... } ``` 7. server的processReadResult()主要用于接收client的握手等请求，较简单。更需要解释其WriteSocketService如何向socket中调用HAwriter去写数据： ```java abstract class AbstractWriteSocketService extends ServiceThread { ... private void transferToSlave() throws Exception { ... int size = this.getNextTransferDataSize(); if (size 0) { ... buildTransferHeaderBuffer(this.transferOffset, size); this.lastWriteOver = this.transferData(size); } else { // 无需传输，直接更新caught up的时间 AutoSwitchHAConnection.this.haService.updateConnectionLastCaughtUpTime(AutoSwitchHAConnection.this.slaveId, System.currentTimeMillis()); haService.getWaitNotifyObject().allWaitForRunning(100); } } @Override public void run() { AutoSwitchHAConnection.LOGGER.info(this.getServiceName() + " service started"); while (!this.isStopped()) { try { this.selector.select(1000); switch (currentState) { case HANDSHAKE: // Wait until the slave send it handshake msg to master. // 等待slave的握手请求，并进行回复 break; case TRANSFER: ... transferToSlave(); break; default: ... } } catch (Exception e) { ... } } ... // 在service结束后的一些事情 } ... } ``` 此处同样附上server实现processReadResult()，读socket中数据的代码： ```java @Override protected boolean processReadResult(ByteBuffer byteBufferRead) { while (true) { ... HAConnectionState slaveState = HAConnectionState.values()[byteBufferRead.getInt(readPosition)]; switch (slaveState) { case HANDSHAKE: // 收到了client的握手 ... LOGGER.info("Receive slave handshake, slaveBrokerId:{}, isSyncFromLastFile:{}, isAsyncLearner:{}", AutoSwitchHAConnection.this.slaveId, AutoSwitchHAConnection.this.isSyncFromLastFile, AutoSwitchHAConnection.this.isAsyncLearner); break; case TRANSFER: // 收到了client的transfer状态 ... // 更新client状态信息 break; default: ... } ... } ``` 3.5 Active Controller的选举 该选举主要通过DLedger实现，在DLedgerController中通过RoleChangeHandler.handle()更新自身身份： ```java class RoleChangeHandler implements DLedgerLeaderElector.RoleChangeHandler { private final String selfId; private final ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor(new ThreadFactoryImpl("DLedgerControllerRoleChangeHandler_")); private volatile MemberState.Role currentRole = MemberState.Role.FOLLOWER; public RoleChangeHandler(final String selfId) { this.selfId = selfId; } @Override public void handle(long term, MemberState.Role role) { Runnable runnable = () { switch (role) { case CANDIDATE: this.currentRole = MemberState.Role.CANDIDATE; // 停止扫描inactive broker任务 ... case FOLLOWER: this.currentRole = MemberState.Role.FOLLOWER; // 停止扫描inactive broker任务 ... case LEADER: { log.info("Controller {} change role to leader, try process a initial proposal", this.selfId); int tryTimes = 0; while (true) { // 将会开始扫描inactive brokers ... break; } } }; this.executorService.submit(runnable); } ... } ```

一、背景 在RocketMQ 5.0之前，消费有两种方式可以从Broker获取消息，分别为Pull模式和Push模式。 1. Pull模式：消费需要不断的从阻塞队列中获取数据，如果没有数据就等待，这个阻塞队列中的数据由消息拉取线程从Broker拉取消息之后加入的，所以Pull模式下消费需要不断主动从Broker拉取消息。 2. Push模式：需要注册消息监听器，当有消息到达时会通过回调函数进行消息消费，从表面上看就像是Broker主动推送给消费者一样，所以叫做推模式，底层依旧是消费者从Broker拉取数据然后触发回调函数进行消息消费，只不过不需要像Pull模式一样不断判断是否有消息到来。 不过不管是Pull模式还是Push模式，在集群模式下，一个消息队列只能分配给同一个消费组内的某一个消费者进行消费，所以需要进行Rebalance负载均衡为每个消费者分配消息队列之后才可以进行消息消费。 Rebalance的工作是在每个消费者端进行的，消费端负责的工作太多，除了负载均衡还有消费位点管理等功能，如果新增一种语言的支持，就需要重新实现一遍对应的业务逻辑代码。 除此以外，在RocketMQ 5.0以前负载均衡是以消息队列为维度为每个消费者分配的，一个消息队列只能分给组内一个消费者消费，所以会存在以下问题： （1）队列一次只能分给组内一个消费者消费，扩展能力有限。 （2）消息队列数量与消费者数量比例不均衡时，可能会导致某些消费者没有消息队列可以分配或者某些消费者承担过多的消息队列，分配不均匀； （3）如果某个消费者hang住，会导致分配到该消费者的消息队列中的消息无法消费，导致消息积压； 在RocketMQ 5.0增加了Pop模式消费，将负载均衡、消费位点管理等功能放到了Broker端，减少客户端的负担，使其变得轻量级，并且5.0之后支持消息粒度的负载均衡。当前支持任意时延的定时消息已在开源社区开源，而其支持的任意时延定时特性可以帮助POP进行一定优化。主要优化点在于InvisibleTime的设置。 二、原理 POP模式下，消息的消费有如下几个过程： 客户端发起POP消费请求Broker处理POP请求，返回消息客户端消费完成，返回ACKBroker处理Ack请求，在内部进行消费完成的位点更新。 可以用下图表示： 三、核心代码 3.1 核心Processor 3.1.1 PopMessageProcessor 该线程用于处理客户端发出的POP请求。在收到POP请求后，将处理该请求，找到待POP的队列： ```java int index = (PermName.isPriority(topicConfig.getPerm()) ? i : randomQ + i) % queueIdList.size(); int queueId = queueIdList.get(index); if (brokerController.getBrokerConfig().isMarkTaintWhenPopQueueList()) { this.brokerController.getPullMessageProcessor().getPullRebalanceManager() .addOrUpdateTaint(requestHeader.getTopic(), requestHeader.getConsumerGroup(), queueId); } if (queueId = 0 && queueId 1) { // 通过位运算，标记指定下标的CK消息被ACK标记。 markBitCAS(pointWrapper.getBits(), indexOfAck); } ``` 在上述存储完成后，后续通过其它线程进行处理。处理包括CK、AK的存储，以及抵消等操作。主要在3.2节中阐述。 3.1.3 ChangeInvisibleTimeProcessor 该Processor主要用于修改消息不可见时间。此外，其中还定义了一些实用的方法，例如CK的buffer存储方法，以及持久化CK的方法。此处不过多展开。 3.2 核心Service 3.2.1 PopReviveService 该Service被AckMessageProcessor启动。该Service主要对重试队列中的消息进行merge，尝试消除此前没有CK、ACK的消息。 在该Service中，会定期消费Revive队列中的CK、ACK对。在其中会维护一个map，将CK和ACK进行存放与检索： ```java if (PopAckConstants.CK_TAG.equals(messageExt.getTags())) { ...... // 将CK存放入map map.put(point.getT() + point.getC() + point.getQ() + point.getSo() + point.getPt(), point); point.setRo(messageExt.getQueueOffset()); ...... } else if (PopAckConstants.ACK_TAG.equals(messageExt.getTags())) { ...... // 从map中检索是否有CK AckMsg ackMsg = JSON.parseObject(raw, AckMsg.class); String mergeKey = ackMsg.getT() + ackMsg.getC() + ackMsg.getQ() + ackMsg.getSo() + ackMsg.getPt(); PopCheckPoint point = map.get(mergeKey); ...... } ``` 在完成消息的取出后，会进行revive过程中未ACK消息的重试，以及位点提交： 3.2.2 PopBufferMergeService 该Service主要对Buffer中的CK、ACK进行检查。根据检查结果将展开不同的操作。此外，在该Service中还定义了许多实用的CK、ACK操作方法，能够对CK、ACK进行检查以及存储等相关操作。 该Service会启动一个线程，定期执行`scan()`方法。此外，在扫描达到一定次数之后，将执行`scanGarbage()`方法清理数据。 在`scan()`中将会执行如下操作： 1. 获取buffer中所有键值对，作为CK集合。 ```java Iterator iterator = buffer.entrySet().iterator(); while (iterator.hasNext()) { Map.Entry entry = iterator.next(); PopCheckPointWrapper pointWrapper = entry.getValue(); ``` 2. 针对每一个CK集合，检查其中的每个CK是否均被ACK，如果已经被ACK，则删除该CK集合。 ```java if ((pointWrapper.isJustOffset() && pointWrapper.isCkStored()) || isCkDone(pointWrapper) || (isCkDoneForFinish(pointWrapper) && pointWrapper.isCkStored())) { if (brokerController.getBrokerConfig().isEnablePopLog()) { POP_LOGGER.info("[PopBuffer]ck done, {}", pointWrapper); } iterator.remove(); counter.decrementAndGet(); continue; } ``` 3. 针对未被ACK的CK，将CK、ACK信息进行存储，待一定时间后进行重试。 ```java if (removeCk) { // put buffer ak to store if (pointWrapper.getReviveQueueOffset() < 0) { putCkToStore(pointWrapper, false); countCk++; } if (!pointWrapper.isCkStored()) { continue; } for (byte i = 0; i < point.getN(); i++) { // reput buffer ak to store if (DataConverter.getBit(pointWrapper.getBits().get(), i) && !DataConverter.getBit(pointWrapper.getToStoreBits().get(), i)) { if (putAckToStore(pointWrapper, i)) { count++; markBitCAS(pointWrapper.getToStoreBits(), i); } } } ``` 在上述操作中，CK与ACK能够成对存储，且定时重试。直到消费者发送回成对的ACK、CK请求，这对请求方可抵消，也象征该消息被消费成功。 代码详解 可参考如下PPT中的介绍内容：

AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。 盘点 AI 应用场景 在深入探讨事件驱动架构跟 AI 结合前，我们先梳理一下 AI 应用的现状。 从应用架构层面，大致可以把 AI 应用分为以下三类： 1）基于基础模型的扩展应用，典型的如 ChatGpt（文本生成）、StableDiffusion（图像生成）、CosyVoice（声音生成）等，这类应用通常会以模型能力为核心，提供相对原子化的服务。 2）智能知识库应用，如 Langchain chatchat，这类应用是以 LLM 为核心，基于 RAG（增强检索技术）构建的具有广泛的业务场景的应用。 3）智能体应用，智能体应用核心要点是应用以 LLM 为交互中枢，能够通过工具的调用联通外部世界，复杂的表现形式如多智能体协作等，是企业 AI 应用落地最具想象空间的一类应用。 浅析 AI “原生” 说到“原生”二字，它代表的是对某种概念的广泛认知，比如提移动原生应用立马可以联想到手机端的 APP，提云原生应用很多开发者立马可以想到容器化等，而对于 AI “原生”，除了 ChatGpt，Midjourney 等几款头部 AI 应用，我们似乎还没有看到像移动应用那样广泛的“原生”应用被定义出来，当然今天也没有办法给出明确的结论，只是通过一些事实，帮大家推演 AI “原生”的方向，希望能够帮助慢慢凝聚在内心中那个对“AI 原生”的影像。 AI 给应用架构带来的变化 当 AI 能力加入后，我们的应用架构发生了较大的变化。RAG，Agent 等编程范式被引入，传统的工作流也因为有了 AI 节点，变得与以往有所不同。 AI 应用架构RAG AI 应用架构Agent 加入 AI 节点的工作流 AI 应用的变化趋势 从观察知名 AI 厂商的产品形态演进看，AI 应用由前面提到的基础模型扩展、智能知识库、智能体三类叠加又相对分离，在慢慢向由智能体统一管控约束的方向发展。 比如 Open AI 的 Canvas，Claude Artifacts，Vercel v0 等产品特性。它们都表现出了一系列的共性：智能内核，多模态，LUI 交互。 从另外一个角度理解，AI 原生的应用只有突破之前的用户体验才有可能让用户买单。分散的基础模型能力，多模态能力都只能在某些场景下有体验提升，某些方面甚至不如传统应用的用户体验。所以需要整合，将对话式交互，智能模型和多模态叠加从而构建出超越传统应用的使用体验。 使用事件驱动构建 AI 原生 这里并不是单纯为了追求技术的先进性而使用事件驱动架构，是因为实践中顺序式的架构有时候无法满足业务需求。 传统顺序式的架构在构建 AI 原生的挑战 顺序调用无法保障推理体验 模型服务的推理耗时远高于传统意义的网络服务调用，比如在文生图这个场景下使用 StableDiffusion 服务，即使经过算法优化后最快也是秒级，并发量较大的时候，会很容易导致服务器宕机。此外如声音的合成，数字人的合成等耗时可能是分钟级的，此时顺序调用明显就不太合适。选择事件驱动的架构可以快速响应用户，推理服务按需执行，这样既能够保障用户体验，同时也降低系统宕机风险。 顺序调用无法支持实时数据构建的需求 在智能问答系统中，结果的好坏跟数据有很大的关系。问答召回数据的实时性和准确性很大程度影响着智能问答系统的用户体验，从系统架构层面，问答和数据的更新是分开的。靠人工去更新海量数据不现实，通过设置定时任务以及构建知识库数据更新的工作流能够更加有效的解决数据实时更新的问题，事件驱动架构在这个场景下优势非常明显。 双向互动场景无法实现 在问答服务场景下，拟人化的行为能够得到用户好感从而扩展商机，传统的问答式应用架构相对机械死板，而使用消息队列作为信息传输可以有效主动触达用户，通过合理的意图判断，主动向用户问好，是有效的留存手段。 事件驱动构建 AI 原生的实践 接下来分享一下基于事件驱动架构构建的 AI 应用的一些实践。 StableDiffusion 异步推理 前面提到了关于文生图模型 StableDiffusion 在服务客户中遇到的问题，我们利用事件驱动架构，使用函数计算和轻量消息队列（原 MNS）构建了 StableDiffusion 的异步推理架构，用户请求到来时经过函数计算网关到达 API 代理函数，API 代理函数对请求进行打标鉴权，之后将请求发送到 MNS 队列，同时记录请求的元数据和推理信息到表格存储 TableStore，推理函数根据任务队列进行消费，调度 GPU 实例启动 StableDiffusion 进行服务，结束后返回图片结果以及更新请求状态，端侧通过页面上的轮询告知用户。 VoiceAgent 实时对话 这是一个相对复杂的应用，使用者可以通过语音跟背后的智能问答服务实时对话，同时还能够接收到来自智能服务的主动询问。 整体依然采用事件驱动架构，其 RTC Server 部分安装 rocketmqclient，订阅中心化的服务 topic，由定时任务（主要是意图分析）触发向队列 topic 生产消息内容，然后由 rocketmqclient 消费，进行主动询问。 VoiceAgent 知识库实时数据流 对于问答的另外一端，知识库的自动更新，则是通过 Catch Data Capture 策略，比如由外部系统数据源触发，或者通过将文档上传 OSS 触发。数据经过切片，向量化之后存储到向量数据库以及全文检索数据库。 面向 AI 原生应用的事件驱动架构 最后分享一下作为 AI 应用开发者的一套组合方案：通过 阿里云云应用平台 CAP（Cloud Application Platform） 选出基础模型服务，如 Ollama，ComfyUI，Cosyvoice，Embedding 等进行快速托管，使用 RcoketMQ，Kafka，MNS， Eventbridge 等搭建数据流管道和消息中心，本地利用 Spring AI Alibaba 等框架开发后端服务，实现 RAG，Agent 等能力。前端使用 Nextjs 框架构建界面，之后将开发好的前后端通过 Serverless Devs 工具部署到 CAP 平台，进行线上调用访问，最终上生产采用云原生网关保驾护航，对于长期的知识库或者智能体的运维则通过 ARMS 进行指标监控。