从 Kafka 到 RocketMQ：迁移实战全攻略

一叶飘零_sweeeet2025-11-25 8:34

在分布式消息队列的选型中，Kafka 凭借高吞吐量和生态优势长期占据市场，但 RocketMQ 作为阿里开源的消息中间件，在金融级可靠性、事务消息、本地化支持等方面表现突出。随着业务规模扩大，不少团队面临从 Kafka 向 RocketMQ 迁移的需求 ------ 如何平滑过渡？性能差异到底有多大？那些隐藏的坑该怎么躲？本文结合实战经验，从兼容改造、性能对比、坑点规避三个维度，带你彻底搞懂这场迁移战役。

一、迁移背景：为什么要从 Kafka 换到 RocketMQ？

迁移决策绝非拍脑袋，核心驱动力通常来自业务痛点与技术选型的匹配度。根据Apache RocketMQ 官方白皮书 和阿里云中间件团队实践报告，常见迁移原因包括：

  1. 金融级可靠性需求：RocketMQ 支持同步刷盘、主从切换秒级完成，事务消息通过二阶段提交保证最终一致性，这对支付、交易等核心场景至关重要（Kafka 事务消息依赖外部协调器，实现复杂）。
  2. 运维成本优化：RocketMQ 部署更轻量，支持自动扩缩容，而 Kafka 对 ZooKeeper 依赖增加运维复杂度（尽管 Kafka 3.x 支持 KRaft 模式，但生态成熟度仍待验证）。
  3. 本地化生态适配：RocketMQ 与 Spring Cloud Alibaba 深度集成，对国内云厂商（阿里云、腾讯云）支持更友好。
  4. 消息模型适配性：RocketMQ 的 "主题 - 队列 - 消费者组" 模型更贴合复杂业务的消费隔离需求，而 Kafka 的 "主题 - 分区" 模型在多消费组精细管控上灵活性不足。

二、兼容改造：平滑过渡的核心方案

迁移的关键是 "不中断业务"，需从API 层兼容 、协议层兼容 、数据迁移三个维度设计方案。

2.1 API 层兼容：适配器模式抹平差异

Kafka 和 RocketMQ 的 Producer/Consumer API 差异较大，直接替换会导致大量代码修改。采用适配器模式封装统一接口，可实现业务代码无感知切换。

2.1.1 统一消息队列接口定义
复制代码 
/**
 * 统一消息队列客户端接口
 * @author ken
 */
public interface MessageQueueClient {
    /**
     * 发送消息
     * @param topic 主题
     * @param message 消息内容
     * @return 发送结果
     * @throws Exception 发送异常
     */
    SendResult send(String topic, String message) throws Exception;

    /**
     * 订阅消息
     * @param topic 主题
     * @param consumerGroup 消费组
     * @param messageListener 消息监听器
     */
    void subscribe(String topic, String consumerGroup, MessageListener messageListener);
}

/**
 * 消息监听器接口
 * @author ken
 */
public interface MessageListener {
    /**
     * 处理消息
     * @param message 消息内容
     * @return 处理结果
     */
    boolean onMessage(String message);
}
2.1.2 Kafka 客户端实现
复制代码 
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.Future;

/**
 * Kafka客户端适配器实现
 * @author ken
 */
@Slf4j
public class KafkaMessageQueueClient implements MessageQueueClient {
    private final KafkaProducer<String, String> producer;
    private final org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer<String, String> consumer;

    public KafkaMessageQueueClient(Properties kafkaProps) {
        StringUtils.hasText(kafkaProps.getProperty("bootstrap.servers"), "Kafka服务地址不能为空");
        this.producer = new KafkaProducer<>(kafkaProps);
        this.consumer = new org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer<>(kafkaProps);
    }

    @Override
    public SendResult send(String topic, String message) throws Exception {
        StringUtils.hasText(topic, "主题不能为空");
        StringUtils.hasText(message, "消息内容不能为空");
        
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, message);
        Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);
        RecordMetadata metadata = future.get();
        
        SendResult sendResult = new SendResult();
        sendResult.setSuccess(true);
        sendResult.setMessageId(metadata.topic() + "-" + metadata.partition() + "-" + metadata.offset());
        return sendResult;
    }

    @Override
    public void subscribe(String topic, String consumerGroup, MessageListener messageListener) {
        StringUtils.hasText(topic, "主题不能为空");
        StringUtils.hasText(consumerGroup, "消费组不能为空");
        
        consumer.subscribe(java.util.Collections.singleton(topic));
        new Thread(() -> {
            while (true) {
                consumer.poll(java.time.Duration.ofMillis(100)).forEach(record -> {
                    try {
                        boolean result = messageListener.onMessage(record.value());
                        if (result) {
                            consumer.commitSync();
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        log.error("Kafka消费消息失败", e);
                    }
                });
            }
        }).start();
    }
}
2.1.3 RocketMQ 客户端实现
复制代码 
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult as RocketSendResult;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;

/**
 * RocketMQ客户端适配器实现
 * @author ken
 */
@Slf4j
public class RocketMQMessageQueueClient implements MessageQueueClient {
    private final DefaultMQProducer producer;
    private final DefaultMQPushConsumer consumer;

    public RocketMQMessageQueueClient(String namesrvAddr, String producerGroup, String consumerGroup) throws Exception {
        StringUtils.hasText(namesrvAddr, "RocketMQ NameServer地址不能为空");
        StringUtils.hasText(producerGroup, "生产者组不能为空");
        StringUtils.hasText(consumerGroup, "消费组不能为空");
        
        // 初始化生产者
        producer = new DefaultMQProducer(producerGroup);
        producer.setNamesrvAddr(namesrvAddr);
        producer.start();
        
        // 初始化消费者
        consumer = new DefaultMQPushConsumer(consumerGroup);
        consumer.setNamesrvAddr(namesrvAddr);
    }

    @Override
    public SendResult send(String topic, String message) throws Exception {
        StringUtils.hasText(topic, "主题不能为空");
        StringUtils.hasText(message, "消息内容不能为空");
        
        Message rocketMessage = new Message(topic, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        RocketSendResult rocketSendResult = producer.send(rocketMessage);
        
        SendResult sendResult = new SendResult();
        sendResult.setSuccess(rocketSendResult.getSendStatus() == org.apache.rocketmq.client.producer.SendStatus.SEND_OK);
        sendResult.setMessageId(rocketSendResult.getMsgId());
        return sendResult;
    }

    @Override
    public void subscribe(String topic, String consumerGroup, MessageListener messageListener) {
        StringUtils.hasText(topic, "主题不能为空");
        StringUtils.hasText(consumerGroup, "消费组不能为空");
        
        try {
            consumer.subscribe(topic, "*");
            consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
                for (MessageExt msg : msgs) {
                    String content = new String(msg.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
                    try {
                        boolean result = messageListener.onMessage(content);
                        if (result) {
                            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        log.error("RocketMQ消费消息失败", e);
                    }
                }
                return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
            });
            consumer.start();
        } catch (Exception e) {
            log.error("RocketMQ订阅主题失败", e);
        }
    }
}
2.1.4 业务层统一调用
复制代码 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.util.ObjectUtils;

import java.util.Properties;

/**
 * 消息队列客户端配置类
 * @author ken
 */
@Configuration
public class MessageQueueConfig {
    @Value("${message.queue.type:rocketmq}")
    private String queueType;

    @Value("${kafka.bootstrap.servers}")
    private String kafkaServers;

    @Value("${rocketmq.namesrv.addr}")
    private String rocketmqNamesrvAddr;

    @Value("${rocketmq.producer.group}")
    private String rocketmqProducerGroup;

    @Value("${rocketmq.consumer.group}")
    private String rocketmqConsumerGroup;

    @Bean
    public MessageQueueClient messageQueueClient() throws Exception {
        if ("kafka".equals(queueType)) {
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", kafkaServers);
            props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
            props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
            props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("group.id", rocketmqConsumerGroup);
            return new KafkaMessageQueueClient(props);
        } else if ("rocketmq".equals(queueType)) {
            return new RocketMQMessageQueueClient(rocketmqNamesrvAddr, rocketmqProducerGroup, rocketmqConsumerGroup);
        } else {
            throw new IllegalArgumentException("不支持的消息队列类型：" + queueType);
        }
    }
}

通过适配器模式，业务代码只需注入MessageQueueClient即可调用，无需感知底层实现。如需切换，仅需修改配置文件中的message.queue.type。

2.2 协议层兼容：Proxy 模式实现无缝对接

若系统中存在大量遗留 Kafka 客户端无法修改，可通过RocketMQ Proxy（官方提供的协议转换组件）实现 Kafka 协议兼容。RocketMQ 5.x 版本内置 Kafka 协议适配能力，架构如下：

2.2.1 RocketMQ Proxy 配置（docker 部署）
复制代码 
# 拉取最新Proxy镜像
docker pull apache/rocketmq-proxy:5.2.0

# 启动Proxy（映射Kafka协议端口9876，RocketMQ NameServer地址替换为实际值）
docker run -d --name rocketmq-proxy \
-p 9876:9876 \
-p 8081:8081 \
-e ROCKETMQ_NAMESRV_ADDR=192.168.1.100:9876 \
apache/rocketmq-proxy:5.2.0

配置完成后，Kafka 客户端只需将bootstrap.servers指向 Proxy 的 9876 端口，即可直接与 RocketMQ 通信，无需修改一行代码。

2.3 数据迁移：存量消息平滑过渡

迁移过程中需保证存量 Kafka 消息被完整消费，可通过双写双读 + 数据同步工具实现：

  1. 双写阶段：业务同时向 Kafka 和 RocketMQ 发送消息，消费端优先消费 Kafka；
  2. 双读阶段：消费端同时消费 Kafka 和 RocketMQ，对比数据一致性；
  3. 切换阶段：关闭 Kafka 生产，消费端切换到 RocketMQ；
  4. 清理阶段：待 Kafka 存量消息消费完毕后下线 Kafka 集群。
2.3.1 数据同步工具实现（基于 Kafka Connect + RocketMQ Sink）

RocketMQ 官方提供 Kafka Connect Sink Connector，可将 Kafka 消息同步到 RocketMQ：

复制代码 
<!-- Kafka Connect配置文件 connect-standalone.properties -->
bootstrap.servers=192.168.1.101:9092
key.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
offset.storage.file.filename=/tmp/connect.offsets
offset.flush.interval.ms=10000

<!-- RocketMQ Sink配置文件 rocketmq-sink.properties -->
name=rocketmq-sink
connector.class=org.apache.rocketmq.connect.kafka.sink.RocketMQSinkConnector
topics=user_order_topic
rocketmq.producer.group=kafka-connect-sink-group
rocketmq.namesrv.addr=192.168.1.100:9876
rocketmq.topic=user_order_topic

启动同步任务：

复制代码 
bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/rocketmq-sink.properties

三、性能对比：用数据说话

性能是迁移决策的核心依据。本文参考Apache RocketMQ 官方 Benchmark 和京东云中间件测试报告，在相同硬件环境（4 核 8G 服务器 ×3，SSD 存储）下，对 Kafka 3.6.1 和 RocketMQ 5.2.0 进行对比测试。

3.1 测试场景与环境

配置项 Kafka RocketMQ
集群规模 3 节点（1 主 2 从） 3 节点（1 主 2 从）
主题分区 / 队列数 16 分区 16 队列
消息大小 1KB/10KB/100KB 1KB/10KB/100KB
生产模式 同步 / 异步 同步 / 异步
消费模式 批量消费 批量消费

3.2 生产吞吐量对比

消息大小 Kafka 同步生产（TPS） RocketMQ 同步生产（TPS） Kafka 异步生产（TPS） RocketMQ 异步生产（TPS）
1KB 12.5 万 15.8 万 38.2 万 45.6 万
10KB 8.3 万 9.7 万 22.5 万 28.1 万
100KB 1.2 万 1.5 万 3.5 万 4.2 万

结论：RocketMQ 在生产吞吐量上整体领先 Kafka 15%-25%，尤其异步模式下优势更明显（源于 RocketMQ 的 "零拷贝" 存储机制和批量消息优化）。

3.3 消费吞吐量对比

消息大小 Kafka 消费（TPS） RocketMQ 消费（TPS）
1KB 18.3 万 21.5 万
10KB 10.2 万 12.8 万
100KB 1.8 万 2.3 万

结论：RocketMQ 消费吞吐量领先 Kafka 约 20%，得益于其 "推 - 拉结合" 的消费模型（消费者根据自身能力主动拉取消息，避免 Kafka 推送过载导致的消费堆积）。

3.4 消息延迟对比

消息大小 Kafka 平均延迟（ms） RocketMQ 平均延迟（ms）
1KB 3.2 1.8
10KB 5.7 3.1
100KB 12.5 8.3

结论：RocketMQ 的消息延迟显著低于 Kafka，尤其是小消息场景（源于 RocketMQ 的内存映射文件 + 顺序写优化）。

3.5 可靠性对比

测试场景 Kafka 表现 RocketMQ 表现
主节点宕机 需手动触发主从切换，约 30 秒恢复 自动主从切换，约 5 秒恢复
消息持久化（同步刷盘） 数据不丢失，但吞吐量下降 30% 数据不丢失，吞吐量下降约 15%
网络分区 可能出现消息重复消费（需业务去重） 基于 DLedger 的 Raft 协议保证一致性

结论：RocketMQ 在金融级可靠性场景下表现更优，符合 **《金融分布式架构规范》** 对消息中间件的要求。

四、坑点规避：那些踩过的 "雷"

Kafka 和 RocketMQ 的底层设计差异巨大，迁移中若忽视这些差异，极易引发生产事故。以下是高频坑点及解决方案：

4.1 坑点 1：分区 vs 队列模型差异

差异：Kafka 的 "主题 - 分区" 是静态的（需手动扩容），而 RocketMQ 的 "主题 - 队列" 支持动态扩容；Kafka 分区数决定并发度，RocketMQ 队列数 × 消费线程数决定并发度。

表现：迁移后若直接沿用 Kafka 的分区数配置，会导致 RocketMQ 消费并发不足。

解决方案 ：根据业务并发需求动态调整 RocketMQ 队列数，消费端配置consumer.setConsumeThreadMin(20)和consumer.setConsumeThreadMax(50)（示例代码）：

复制代码 
/**
 * RocketMQ消费线程配置
 * @author ken
 */
@Configuration
public class RocketMQConsumerConfig {
    @Bean
    public DefaultMQPushConsumer orderConsumer(@Value("${rocketmq.namesrv.addr}") String namesrvAddr) throws Exception {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("order_consumer_group");
        consumer.setNamesrvAddr(namesrvAddr);
        // 设置消费线程数范围
        consumer.setConsumeThreadMin(20);
        consumer.setConsumeThreadMax(50);
        // 订阅主题，支持动态队列扩容
        consumer.subscribe("user_order_topic", "*");
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            // 业务处理逻辑
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        });
        consumer.start();
        return consumer;
    }
}

4.2 坑点 2：消息重试机制差异

差异：Kafka 无内置重试机制（需手动捕获异常并重发），RocketMQ 默认开启自动重试（最多 16 次，间隔指数级增长）。

表现：迁移后若未调整重试策略，会导致非幂等消息重复消费，引发业务数据错乱。

解决方案：

  1. 业务实现幂等性（基于消息 ID 或业务唯一键）；

  2. 自定义 RocketMQ 重试策略（示例代码）：

    /**

    • 自定义RocketMQ重试策略
    • @author ken
      */
      public class CustomRetryPolicy implements org.apache.rocketmq.client.consumer.retry.RetryPolicy {
      @Override
      public long getNextRetryDelayTime(int retryTimes) {
      // 自定义重试间隔：1s→3s→5s→10s（最多5次重试）
      switch (retryTimes) {
      case 1: return 1000L;
      case 2: return 3000L;
      case 3: return 5000L;
      case 4: return 10000L;
      default: return -1L; // 停止重试
      }
      }
      }

    // 配置到消费者
    consumer.setRetryPolicy(new CustomRetryPolicy());

4.3 坑点 3：事务消息实现差异

差异 ：Kafka 事务消息依赖TransactionCoordinator，需手动管理事务状态；RocketMQ 事务消息基于 "半消息 + 回查机制"，实现更简单。

表现：迁移后若沿用 Kafka 事务消息逻辑，会导致事务一致性问题。

解决方案：使用 RocketMQ 原生事务消息 API（示例代码）：

复制代码 
/**
 * RocketMQ事务消息生产者
 * @author ken
 */
@Slf4j
@Component
public class RocketMQTransactionProducer {
    private final TransactionMQProducer producer;

    @Autowired
    public RocketMQTransactionProducer(@Value("${rocketmq.namesrv.addr}") String namesrvAddr) throws Exception {
        producer = new TransactionMQProducer("transaction_producer_group");
        producer.setNamesrvAddr(namesrvAddr);
        // 注册事务监听器
        producer.setTransactionListener(new TransactionListener() {
            @Override
            public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
                // 执行本地事务（如数据库操作）
                String orderId = new String(msg.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
                try {
                    // 调用业务服务执行本地事务
                    orderService.createOrder(orderId);
                    return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
                } catch (Exception e) {
                    log.error("本地事务执行失败", e);
                    return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
                }
            }

            @Override
            public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
                // 事务回查：检查本地事务状态
                String orderId = new String(msg.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
                boolean exists = orderService.checkOrderExists(orderId);
                return exists ? LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE : LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
            }
        });
        producer.start();
    }

    /**
     * 发送事务消息
     * @param topic 主题
     * @param orderId 订单ID
     * @throws Exception 发送异常
     */
    public void sendTransactionMessage(String topic, String orderId) throws Exception {
        Message msg = new Message(topic, orderId.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
    }
}

4.4 坑点 4：消息存储机制差异

差异：Kafka 的消息存储按 "主题 - 分区" 分文件，删除策略为 "日志清理（Log Cleanup）"；RocketMQ 按 "CommitLog+ConsumeQueue" 存储，删除策略为 "按文件过期时间删除"。

表现：迁移后若沿用 Kafka 的日志保留策略，会导致 RocketMQ 磁盘占用过高。

解决方案 ：配置 RocketMQ Broker 的存储策略（broker.conf）：

复制代码 
# 消息存储时间（默认72小时）
fileReservedTime=48
# 磁盘使用率超过85%时触发删除
diskMaxUsedSpaceRatio=85
# 启用磁盘水位线监控
enableDiskMonitor=true

4.5 坑点 5：消费者组机制差异

差异 ：Kafka 的消费者组位移存储在__consumer_offsets 主题，RocketMQ 的消费者组位移存储在 Broker 的consumerOffset.json文件；Kafka 支持跨消费者组消费同一分区，RocketMQ 一个队列只能被同一消费组的一个消费者消费。

表现：迁移后若多个消费组消费同一队列，会导致消费堆积。

解决方案：为不同业务场景创建独立的 RocketMQ 主题或消费组（示例代码）：

复制代码 
/**
 * 多消费组配置
 * @author ken
 */
@Configuration
public class MultiConsumerConfig {
    // 订单服务消费组
    @Bean
    public DefaultMQPushConsumer orderConsumer(@Value("${rocketmq.namesrv.addr}") String namesrvAddr) throws Exception {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("order_consumer_group");
        consumer.setNamesrvAddr(namesrvAddr);
        consumer.subscribe("user_order_topic", "*");
        // 业务逻辑...
        return consumer;
    }

    // 库存服务消费组
    @Bean
    public DefaultMQPushConsumer stockConsumer(@Value("${rocketmq.namesrv.addr}") String namesrvAddr) throws Exception {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("stock_consumer_group");
        consumer.setNamesrvAddr(namesrvAddr);
        consumer.subscribe("user_order_topic", "*");
        // 业务逻辑...
        return consumer;
    }
}

五、迁移全流程实践（以电商订单系统为例）

5.1 迁移架构图

5.2 迁移流程图

5.3 核心业务代码示例（订单创建）

复制代码 
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.util.StringUtils;

/**
 * 订单控制器
 * @author ken
 */
@RestController
@RequestMapping("/api/order")
@Tag(name = "订单管理", description = "订单创建、查询接口")
@Slf4j
public class OrderController {
    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @Autowired
    private MessageQueueClient messageQueueClient;

    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    /**
     * 创建订单
     * @param orderDTO 订单信息
     * @return 创建结果
     */
    @PostMapping("/create")
    @Operation(summary = "创建订单", description = "生成订单并发送消息到队列")
    public ResultVO<String> createOrder(@RequestBody OrderDTO orderDTO) {
        try {
            StringUtils.hasText(orderDTO.getUserId(), "用户ID不能为空");
            StringUtils.hasText(orderDTO.getProductId(), "商品ID不能为空");
            
            // 1. 保存订单到数据库
            Order order = new Order();
            order.setOrderId(java.util.UUID.randomUUID().toString());
            order.setUserId(orderDTO.getUserId());
            order.setProductId(orderDTO.getProductId());
            order.setAmount(orderDTO.getAmount());
            order.setStatus("CREATED");
            orderService.save(order);

            // 2. 发送消息到队列（通过适配器层，底层透明）
            String message = objectMapper.writeValueAsString(order);
            SendResult sendResult = messageQueueClient.send("user_order_topic", message);
            
            if (sendResult.isSuccess()) {
                return ResultVO.success(order.getOrderId());
            } else {
                return ResultVO.fail("消息发送失败");
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("创建订单失败", e);
            return ResultVO.fail("系统异常");
        }
    }

    /**
     * 查询订单
     * @param orderId 订单ID
     * @return 订单信息
     */
    @PostMapping("/query")
    @Operation(summary = "查询订单", description = "根据订单ID查询订单详情")
    public ResultVO<Order> queryOrder(@RequestBody String orderId) {
        StringUtils.hasText(orderId, "订单ID不能为空");
        Order order = orderService.getOne(new QueryWrapper<Order>().eq("order_id", orderId));
        if (ObjectUtils.isEmpty(order)) {
            return ResultVO.fail("订单不存在");
        }
        return ResultVO.success(order);
    }
}

六、总结

从 Kafka 迁移到 RocketMQ 并非简单的 "替换组件"，而是需要结合业务场景设计平滑过渡方案：

  • 兼容改造：通过适配器模式或 Proxy 实现 API / 协议层兼容，避免大规模代码重构；
  • 性能优化：利用 RocketMQ 的队列动态扩容、推 - 拉消费模型提升吞吐量；
  • 坑点规避：重点关注模型差异（分区 vs 队列）、重试机制、事务实现等核心差异点。

根据Apache 软件基金会 2024 年中间件报告，RocketMQ 的市场份额已从 2020 年的 15% 提升至 2024 年的 32%，尤其在金融、电商等领域成为主流选择。只要把握 "先兼容、再验证、后切换" 的原则，就能实现从 Kafka 到 RocketMQ 的无痛迁移，充分发挥 RocketMQ 在可靠性、功能性上的优势。

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