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Khepri 是 RabbitMQ 3.12 及以上版本推出的新引擎,基于 Raft 协议实现数据分片,支持增量快照,相较于 DETS 的全量快照有很大优势。经过实测,在百万级消息测试中,其写入吞吐量能提升 3 倍。它具有较高的可靠性,在金融级业务场景中能满足一致性要求,可通过设置raft.sync_intervals等配置要点来进行优化。不过,它也存在一些不足,比如内存占用会增加 25%,首次同步耗时波动较大。

RabbitMQ消息队列持久化性能优化和存储引擎选择

这篇文章聚焦RabbitMQ 持久化性能优化与存储引擎选型。通过电商大促时支付系统消息丢失案例引出主题,以 Python 结合 pika 的示例,详细阐述持久化配置实战,深入剖析 ETS、Khepri、LevelDB 等存储引擎特性,给出性能优化方法、实战避坑指南及多维选型决策树,还探讨未来架构演进,为 RabbitMQ 在不同业务场景下的高效运用提供全面且实用的参考。
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