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如何根据应用场景选择合适的消息中间件?

分布式、微服务、高并发架构中,消息队列(Message Queue,简称MQ)扮演着至关重要的角色。

消息队列用于实现系统间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。

目前常见的MQ实现包括RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。

RocketMQ、Kafka、RabbitMQ如何选择?

三大MQ的简单对比

特性RabbitMQRocketMQKafka
公司/社区Rabbit阿里Apache
开发语言ErlangJavaScala & Java
协议支持AMQP,XMPP,SMTP,STOMP自定义协议自定义协议
可用性
单机吞吐量一般非常高
消息延迟微秒级毫秒级毫秒以内
消息可靠性一般

第一大mq:RabbitMQ

RabbitMQ是由Pivotal开发的开源消息队列系统,基于Erlang语言开发,采用 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)协议。

以下是RabbitMQ的一些主要特点:

RabbitMQ优点:

  • 高可靠性:RabbitMQ支持消息持久化、确认机制和死信队列等功能,确保消息不会丢失。
  • 灵活的路由机制:支持多种交换机类型(如直连交换机、主题交换机、扇出交换机等),能够灵活地根据业务需求路由消息。
  • 丰富的插件:RabbitMQ拥有丰富的插件支持,如管理界面插件、监控插件等,方便运维和管理。
  • 低延迟:在低延迟消息传递场景中表现出色,适用于实时性要求较高的业务场景。

RabbitMQ缺点:

  • 性能瓶颈:在高并发和大吞吐量场景下,RabbitMQ可能会遇到性能瓶颈,需要进行性能调优。
  • 扩展性:虽然支持集群模式,但在大规模集群下的扩展性不如Kafka和RocketMQ。

RabbitMQ使用场景:

  • 适用于中小型企业的一般消息队列需求,如异步任务处理、系统解耦、消息通知等场景 。

第二大mq:Kafka

Apache Kafka是一个分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发,并于2011年开源。
Kafka的设计初衷是用于高吞吐量、低延迟的数据流处理和实时数据管道。

Kafka的核心组件包括生产者、消费者、主题和分区。

Kafka优点

  • 高吞吐量:Kafka能够处理每秒数百万条消息,适合大规模数据流处理。
  • 水平扩展性:通过分区机制,Kafka可以轻松扩展,支持大规模分布式部署。
  • 加粗样式持久化存储:Kafka将消息持久化到磁盘,确保数据的可靠性和持久性。
  • 高可用性:通过复制机制,Kafka能够在节点故障时继续提供服务。
  • 低延迟:Kafka设计为低延迟系统,适合实时数据处理。

Kafka缺点:

  • 复杂性:Kafka的部署和管理相对复杂,需要专业知识和经验。
  • 资源占用:Kafka对硬件资源要求较高,特别是磁盘和网络带宽。
  • 延迟一致性:Kafka采用最终一致性模型,可能导致短暂的不一致。

Kafka使用场景:

  • 实时数据处理:需要处理高吞吐量、低延迟的数据流,如实时日志分析、实时监控和实时推荐系统。
  • 大数据管道:构建数据管道,将数据从不同来源高效传输到数据湖或数据仓库。
  • 事件驱动架构:实现事件驱动的微服务架构,支持事件的发布和订阅。
  • 日志聚合:集中收集和处理分布式系统的日志数据,进行统一分析和监控。

第三大mq:RocketMQ

RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息队列系统,采用Java语言开发,具备高性能、高可靠性和高可用性的特点。2016年捐赠给Apache基金会。
RocketMQ的设计目标是高可靠性、高性能和高可用性,支持分布式事务和顺序消息等高级特性。
RocketMQ的核心组件包括生产者、消费者、主题和队列。

以下是RocketMQ的一些主要特点:

RocketMQ优点

  • 高吞吐量:RocketMQ设计之初就考虑到了高吞吐量的需求,适用于大规模的消息传输场景。
  • 分布式架构:天然支持分布式架构,易于横向扩展,适用于大规模集群部署。
  • 消息顺序:支持严格的消息顺序,满足对消息顺序性有严格要求的业务场景。
  • 灵活的消费模式:支持多种消费模式,包括广播消费和集群消费。
  • 丰富的功能:支持定时消息、延迟消息、死信队列和批量消息等高级功能,满足复杂业务需求。

RocketMQ缺点

  • 社区活跃度:是国产的消息中间件,有活跃的国内社区支持,相关的技术文档和案例较为丰富,同时也得到了阿里巴巴等企业的技术支持。
  • 学习成本:相比RabbitMQ,RocketMQ的配置和使用相对复杂,学习成本较高。
  • 生态系统:虽然正在快速发展,但RocketMQ的生态系统和社区支持相比RabbitMQ和Kafka还有一定差距。

RocketMQ使用场景:

  • 金融交易系统:需要高可靠性和顺序消息处理的金融交易系统。
  • 电商平台:处理高并发订单和支付消息,确保消息的可靠传递和顺序处理。
  • 加粗样式分布式事务:支持分布式事务的业务场景,如跨服务的事务管理。
  • 消息通知系统:实现高可靠性的消息通知和广播,如短信、邮件通知系统

为什么阿里会自研RocketMQ?

  • (1)Kafka的业务应用场景主要定位于日志传输;对于复杂业务支持不够
  • (2)阿里很多业务场景对数据可靠性、数据实时性、消息队列的个数等方面的要求很高。kafka针对海量数据,但是对数据的正确度要求不是十分严格。而阿里巴巴中用于交易相关的事情较多,对数据的正确性要求极高,Kafka不合适
  • (3)当业务成长到一定规模,采用开源方案的技术成本会变高.开源方案无法满足业务的需要;旧版本、自开发代码与新版本的兼容都可能是问题;运维角度,Kafka使用 scala 编写,而阿里是java系。Kafka 的后续维护是个问题。
  • (4)阿里在团队、成本、资源投入等方面约束性条件几乎没有.

RocketMQ、Kafka、RabbitMQ的全面对比和PK

RocketMQ、Kafka、RabbitMQ 都是常用的消息中间件 ,可从性能、功能、可靠性、运维复杂度等方面进行全面PK:

三大mq 性能PK

  • RocketMQ:10Wtps 级别。
  • 采用分布式架构,能支持高并发和低延迟的消息处理,在大规模数据处理场景下表现稳定,消息发送和消费的性能较高,适合对性能要求较高的分布式系统。

  • Kafka:10Wtps 级别。
  • 以高吞吐量著称,擅长处理大规模的消息流数据,适用于对实时性要求高、数据量大的场景,如日志收集、实时数据处理等。

  • RabbitMQ:1Wtps 级别。
  • 性能相对较弱,在处理大量消息时可能会出现性能瓶颈,但在小规模场景下表现良好,能满足一般的消息队列需求。

三大mq 功能PK

  • RocketMQ:支持事务消息、顺序消息、广播消息等高级特性,能满足一些对消息处理有严格要求的业务场景,如电商订单处理等。
  • Kafka:具有强大的分区、副本和多副本机制,能保证数据的高可用性和可靠性,同时支持消息的批量处理和压缩,提高了数据传输效率。
  • RabbitMQ:支持多种消息队列模式,如点对点、发布订阅、路由等,提供了丰富的插件生态,可通过插件扩展功能,如实现消息的延迟发送等。

三大mq 可靠性 PK

  • RocketMQ:采用分布式架构和多副本机制,保证了数据的可靠性和高可用性,支持消息的持久化和故障转移,能在节点故障时快速恢复消息处理。
  • Kafka:通过多副本机制和分布式存储,确保数据的可靠性和容错性,能自动进行副本的选举和故障转移,保证消息不丢失。
  • RabbitMQ:支持消息的持久化和镜像队列等机制,可保证消息在节点故障时不丢失,但在大规模集群环境下,维护其可靠性的复杂度相对较高。

三大mq 运维 PK

  • RocketMQ:运维相对简单,提供了可视化的管理控制台,方便进行集群管理、消息监控等操作,对运维人员的技术要求相对较低。
  • Kafka:集群部署和运维相对复杂,需要对分布式系统和存储有一定的了解,涉及到多个组件的配置和管理,但有一些开源的运维工具可降低运维难度。
  • RabbitMQ:运维复杂度适中,提供了管理界面,但在集群扩展和性能调优方面需要一定的技术经验,对运维人员的要求较高。

三大mq 社区生态 PK

  • RocketMQ:是国产的消息中间件,有活跃的国内社区支持,相关的技术文档和案例较为丰富,同时也得到了阿里巴巴等企业的技术支持。
  • Kafka:拥有庞大的开源社区,有丰富的文档、插件和周边工具,生态系统成熟,在大数据领域有广泛的应用和支持。
  • RabbitMQ:社区活跃度高,有大量的开源插件和工具可供使用,商业支持也较为完善,能为企业提供专业的技术服务。

三大mq 支持的队列数 PK

大型业务场景, Kafka 单机超过64个队列/分区,消息发送性能降低严重,需要进行深度定制和改造 ,京东就改造过;

大型业务场景, RocketMQ 单机支持最高5万个队列,而且 性能稳定

RabbitMQ 是企业级的mq,大型的业务场景很少人使用。

三大mq 适用场景 PK

  • RocketMQ:适用于对消息可靠性、顺序性要求高,以及有分布式事务需求的场景,如金融交易、电商订单处理、分布式事务协调等。
  • Kafka:适合用于大数据处理、实时数据流式处理、日志收集与分析等对吞吐量要求高、实时性强、消息可靠性要求低的场景。
  • RabbitMQ:适用于中小型企业的一般消息队列需求,如异步任务处理、系统解耦、消息通知等场景,尤其适合对消息处理逻辑复杂、需要灵活配置的情况。

三大mq 如何选择?

建议大家围绕RocketMQ 和 Kafka做选型:

  • 消息高可靠场景、队列数量庞大的场景,选择 RocketMQ
  • 消息低可靠场景、队列数量较少的场景,选择 Kafka

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