icon腾讯云 TDMQ 的特性icon
计算与存储分离

TDMQ 的服务(Broker)和存储(Bookie)分离,整体架构采用云原生无状态设计,用户可以按量使用和按需扩展,体验更加 Serverless 化,用户对底层资源无感知。

高性能低延迟

TDMQ 能够高效支持百万级消息生产和消费,海量消息堆积且消息堆积容量不设上限,支撑了腾讯计费所有场景;性能方面,单集群 QPS 超过10万,同时在时耗方面有保护机制来保证低延迟,帮助您轻松满足业务性能需求。

百万级 Topic

TDMQ 计算与存储架构的分离设计,使得 TDMQ 可以轻松支持百万级消息主题。相比于市场上其他 MQ 产品,整个集群不会因为 Topic 数量增加而导致性能急剧下降。

丰富的消息类型

TDMQ 提供丰富的消息类型,涵盖普通消息、顺序消息(全局顺序 / 分区顺序)、分布式事务消息、定时消息,满足各种严苛场景下的高级特性需求。

消费者数量无限制

不同于 Kafka 的消息消费模式,TDMQ 的消费者数量不受限于 Topic 的分区个数,并且会按照一定的算法均衡每个消费者的消息量,业务可按需启动对应的消费者数量。

多协议接入

TDMQ API 支持 Java、C++、Go 等多语言以及HTTP 协议,可扩展更多语言的接入,还支持原生 Kafka API 协议的接入。用户利用消息队列的基础功能进行消息的生产和消费,无需修改代码即可完成到 TDMQ 迁移。

icon应用场景icon
异步解耦
交易引擎作为腾讯计费最核心的系统,每笔交易订单数据需要被几十几个下游业务系统关注,包括物品批价、道具发货、积分、流计算分析等等,多个系统对消息的处理逻辑不一致,单个系统不可能去适配每一个关联业务。此时,TDMQ 可实现高效的异步通信和应用解耦,确保主站业务的连续性。
削峰填谷
企业不定时举办的一些营销活动,新品发布上线,节日抢红包等等,往往都会带来临时性的流量洪峰,这对后端的各个应用系统考验是十分巨大的,如果直接采用扩容方式应对又会带来一定的资源浪费。TDMQ 此时便可以承担一个缓冲器的角色,将上游突增的请求集中收集,下游可以根据自己的实际处理能力来消费请求消息。
顺序收发

顺序消息的应用出现在在业务场景中。例如王者荣耀的皮肤道具购买与发放,过程中的订单创建、支付、退款等流程都是严格按照顺序执行的,与先进先出(First In First Out,FIFO)原理类似,TDMQ 提供一种专门应对这种情形的顺序消息功能,即保证消息 FIFO。

icon客户案例icon
 
阅文集团

TDMQ 支撑了阅文集团全球多个数据中心的跨洋同步,为其在线业务和离线计算提供服务。

王者荣耀

TDMQ 为王者荣耀的点券兑换、道具发放等依赖强一致性的业务流提供了可靠的消息服务。

米大师

TDMQ 提供的高性能高一致性消息服务,助力腾讯计费平台“米大师”承载公司每天数亿收入大盘。

金牌服务商

 

 

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