2024 年 12 月 24 日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）主办的“2025 中国信通院深度观察报告会：算力互联网分论坛”，在北京隆重召开。本次论坛以“算力互联网 新质生产力”为主题，全面展示中国信通院在算力互联网产业领域的研究、实践与业界共识，与产业先行者共同探索算力互联网产业未来发展的方向。

会议公布了“2024 年度云原生与应用现代化标杆案例”评选结果， “云消息队列 Kafka 版 V3 系列”荣获“云原生技术创新标杆案例”。

云消息队列 Kafka 版 V3 系列技术创新

云消息队列 Kafka 版 V3 系列基于阿里云强大的基础设施，对 Apache Kafka 进行了深度重构和优化，从而构建了端到端的竞争力。 其核心技术创新点包括：

1. 利用先进的容器服务技术，显著提升了容器部署的密度和效率，大幅降低了运维成本。
2. 依托于阿里云飞天盘古读写强一致的高性能分布式文件系统，实现了存算分离架构下 RTO（恢复时间目标）的理论最优值。
3. 基于弹性 RDMA 网络，相较于传统的 TCP/IP 协议栈，结合 SMC-R 和 eRDMA，实现最高约 30% 的时延减少和最高约 5% 的 CPU 资源节省。
4. 基于 AJDK 分代无暂停 GC 和 synchronized 兼容的协程，大幅度降低了长尾延迟。
5. 基于 Alibaba Cloud Linux 3 操作系统中的 Page Cache（文件缓存）限制功能，解决了因 Page Cache无限制使用而导致的稳定性问题。

云消息队列 Kafka 版 V3 系列核心优势

经济 - 成本效益

云消息队列 Kafka 版在成本上具有显著的竞争优势，与 Apache Kafka 相比，其定价平均低约 30%，在某些特定场景下，成本降幅可达 80%。如此显著的经济效益，得益于云消息队列 Kafka 版在架构层面一系列的关键优化和创新。

• 细粒度按量计费： 云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列提供了细粒度的计费模式，支持完全按使用量付费，而不是以云服务器 ECS 实例的粒度进行计费。
• 计算单副本架构： 云消息队列 Kafka 版基于高性能分布式文件系统提供的分布式强一致性读写语义，实现了 Kafka 计算层的一写多读能力，Leader 写入数据，Follower 强一致可读，计算层无需多副本复制就能实现系统高可用。减少 60% 的复制流量同时也降低 CPU 使用率，大幅提升计算节点利用率。
• 存储智能分层架构： 闪存介质支持低延迟、高吞吐，微妙级 IO 延迟，磁盘介质支持低成本，温数据高性价比存储，OSS 支持海量数据长期归档存储。通过全链路 CRC 校验保证数据不丢不错，通过纠删码/多副本保证可靠性，通过软硬件协同优化发挥效能，持续释放技术红利。
• 使用成本优化： 云消息队列 Kafka 团队有长时间研发和运维经历，积累了大量的实战经验。结合客户的业务模型，提供 Kafka 最佳实践，客户端和服务端都有 50% 的成本优化，避免不必要的开支。同时制定容灾方案以防止数据丢失或服务中断，帮忙客户用好、用深产品。

稳定 - 稳定可靠

云消息队列 Kafka 版的稳定性是其在数据流处理等场景中备受信赖的核心优势，这得益于其强大的架构设计和管理体系，为高效、安全的数据流处理提供了坚实的保障。

• 高可用 HA： 存算分离架构下，计算层不再需要 ISR 这样重量级的副本复制协议，我们设计了一种轻量 HA 方案，优化了元数据管理机制、降低了系统复杂度。Follower Replica 仅作为计算资源的热备存在，只保有少量必要的元数据，仅需要处理少量的元数据变化请求，进一步提高计算层的处理效率。这种架构下，新节点能够快速接管数据并提供服务，为极致弹性打下扎实基础。
• 多可用区容灾： 云消息队列 Kafka 版支持多可用区容灾体系，并达到了秒级 RTO（恢复时间目标）和零 RPO（恢复点目标）的高标准。即使发生整个可用区不可用级别的灾难性故障，系统也能在不丢失数据的情况下秒级恢复，确保数据的持续可用性和业务的连续性。
• 自动化巡检： 云消息队列 Kafka 版的自动化巡检系统支持秒级巡检系统运行状态，及时发现异常情况。自动化运维手段减少了人为操作的错误概率，提高了系统的敏捷性和响应速度。
• 报警机制： 云消息队列 Kafka 版具备完善的报警功能，涵盖多种潜在的故障类型和性能问题。无论是数据积压、节点故障，还是流量异常，报警系统都能迅速通知运维人员，使其能够及时采取措施，从而进一步增强了系统的稳健性和可靠性。

性能 - 高吞吐、低延时

云消息队列 Kafka 版基于阿里自研高性能分布式文件系统、高性能 RDMA 网络和操作系统等对 Apache Kafka 存储引擎进行深度重构，实现了高吞吐、低延迟的核心竞争力。

• 高吞吐： 飞天盘古是阿里云自研的高性能分布式文件系统，解决了超大规模下数据不丢不错和高可用的难题，兼顾更加稳定可靠的存储能力、更大的容量和更高的性能等优点，广泛部署在全球数十个大型数据中心，服务阿里云上数百万的客户，覆盖互联网、政企、金融、制造等全行业。飞天盘古是阿里云关键的创新技术之一，满足数字经济对海量存储、快速存储和稳定存储的需求，并入选世界互联网领先科技成果。
• 低延时： 存储低延时，用户态协议栈、闪存介质和高性能 RDMA 网络支持百微秒级平均延迟，毫秒级长尾延迟。计算低延时，针对平均延迟计算层无复制流量可以充分降低网络吞吐以避免拥塞，针对长尾延迟，使用主流编程语言领域最顶尖的内存管理技术，即新一代分代无暂停 GC（generational pauseless GC），大大降低了系统长尾延时。网络低延时，基于 SMC-R 技术（Alibaba Cloud Linux 3 提供的一套完全兼容 Socket API、基于 eRDMA 的共享内存实现的高性能内核网络协议栈），Kafka 无需代码改造即可享受到 eRDMA 技术带来的网络性能红利。相较于传统 TCP/IP 协议栈，云消息队列 Kafka 版使用 SMC-R + eRDMA，能带来最高约 30% 的时延减少和最高约 5% 的 CPU 资源节省。

弹性 - 灵活弹性

云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列以其卓越的弹性能力，为企业提供了高效的资源管理和业务连续性保障。

• 容器化部署： 阿里云容器服务通过硬件结构体系、操作系统、分布式调度配合，实现了面向 SLO 的资源精细化管理和弹性调度：VPA，弹性，超卖等调度技术，提升了资源弹性能力和资源的利用率。节点资源自动弹性结合调度能力提供了丰富的资源弹性能力：块资源弹性，resource limit 阈值弹性，定时弹性等。通过调度和节点弹性技术大幅度提升了容器部署密度和部署效率。
• 自适应弹性： 云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列在 20 MB/s - 1 GB/s 支持无感弹性；1 GB/s - 3 GB/s 支持秒级弹性；3 GB/s 以上支持分钟级弹性。客户可以依据业务流量的趋势，通过弹性能力极致地平衡成本与性能，从容且高效地应对突发流量高峰。
• 秒级定时弹性： 对于超大规模集群，云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列支持脉冲的定时弹性，允许预设弹性策略，在流量高峰期预留足够资源确保关键业务的持续性和稳定性，在低峰期则减少资源使用以节约成本，不仅提升了资源利用率，还降低了运维复杂度。

云消息队列 Kafka 版 V3 系列应用案例

云消息队列 Kafka 版已服务数万家企业，广泛应用于互联网、金融、汽车/出行、在线教育等 20 多个行业领域。以下是两个具有代表性的案例，展示了云消息队列 Kafka 版 V3 系列在实际业务中的应用价值。

曹操出行借助 ApsaraMQ for Kafka Serverless 提升效率，成本节省超 20%

曹操出行作为中国领先的共享出行平台，致力于将互联网、车联网、自动驾驶等先进技术应用于共享出行领域。随着业务规模的不断扩大，曹操出行面临以下挑战：业务流量波动明显，突增高流量对现有技术架构造成压力；数据来源广泛，并且这些数据需要被采集、缓存、分发给不同的数据系统进行处理。

为了应对上述挑战，曹操出行选择与阿里云合作，将 Kafka 迁移上阿里云，采用 ApsaraMQ for Kafka Serverless 系列，凭借其秒级弹性扩展和按需付费的优势，在实现灵活扩缩容的同时，保证了服务的敏捷性和稳定性，并节省了超过 20% 的成本。

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曹操出行借助 ApsaraMQ for Kafka Serverless 提升效率，成本节省超 20

道旅科技借助云消息队列 Kafka 版加速旅游大数据创新发展

道旅科技作为以科技驱动的全球酒店资源批发商，需要高效管理和深入分析海量旅游数据，以便更好地把握市场动态、满足客户需求、提升业务效率和优化用户体验。因此，道旅科技打造了先进的大数据平台，并选择 Kafka 作为数据流处理的核心组件，期望其能够提供实时数据处理、高并发高吞吐的消息传递、数据持久化和可靠性、高效管理成本和资源等关键价值。

云消息队列 Kafka 版凭借高吞吐与分布式架构，满足了道旅科技的实时数据收集、传输和高并发消息传递的需求。通过持久化能力与副本机制，进一步确保了数据可靠性和业务连续性。即使在高负载情况下也能稳定传递消息，防止数据丢失，维护数据完整性，从而保障旅游大数据平台的高效运行。 云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列采用存算分离架构，并结合动态资源调整策略，能够根据实时业务负载自动进行弹性伸缩，实现按量付费，无需预先估算和配置实例规格。不仅降低了运维工作的复杂度，还显著降低了使用成本。

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