对战 | RabbitMq 大战 kafka
Hi! 我是小小,我们今天又见面了,今天主要内容是从十七个方面对比kafka,rabbitmq,zeromq,rocketmq,activemq,更加方便你的技术选型哦!
资料文档
kafaka:在kafka中,有作者自己写的书,网上的资料也有一点
rabbitmq,多,有很多不错的数,网络上资料也多。
zeromq,少,没有专门写zeromq的书,网上的资料多是代码实现和简单介绍。
rocketmq,少,没有专门写rocketmq的数,网络上的良莠不齐,官方文档简单,但是对技术细节没有过多的描述。
activemq,多,没有专门写activemq的书,网上资料多。
开发语言
kafka:Scala rabbitmq:Erlang zeromq:c rocketmq:Java activemq:Java
支持的协议
kafka 自己定义的一套,基于TCP
rabbitmq:AMQP
zeromq:TCP,UDP
rocketmq:自己定义的一套
activemq:OpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP
消息存储
kafka:内存,磁盘,数据库,支持大量堆积 kafka 的最小存储单元是分区,一个topic包含多个分区,kafka创建分区的时候,这些分区会被分配在多个服务器上,通常一个节点是一台服务器,分区会均匀的分布在不同的服务器上,分区的副本也会均匀的分布在不同的服务器上,确保负载均衡以及高可用。当新的节点加入集群的时候,部分副本会自动迁移到新的节点上,根据配置文件中的目录,会自己吧新的分区分配非目录分区里分区数最少的目录。
rabbitmq: 内存,磁盘,支持少量堆积 rabbitmq的消息分为持久化消息和非持久化消息,不管是否是不是持久化消息,其都会写入到磁盘里,其中,持久化的消息也同样会在内存里保存一份,这样做的目的是提高性能。引入了镜像队列机制,可以吧重要的队列复制到集群中其他节点上,保证这些队列消息不丢失,配置镜像队列,包含一个主节点,master和从节点slave,如果master节点失效,从节点会自动变成主节点。rabbitmq会让master均匀的分布在不同的服务器上,而同一个队列的slave也会均匀的分布在不同的服务器上,保证负载均衡和高可用。
zeromq:消息发送端的内存或者磁盘中保存,不支持持久化。
rocketmq:磁盘,支持大量堆积。日志文件存放的是实际的消息数据,每个日志文件上限是1G,满看之后会自动新建一个日志文件保存数据。ConsumeQueue队列只存放offset,size,tagcode数据,非常小,分布在多个节点上。其中consumequeue相当于日志文件的索引文件,消费者消费的时候,从consumequeue中查找消息的在日志文件中查找到offset,再去commitlog中查找元数据。
activemq:内存,磁盘,数据库,支持少量堆积。
消息事物
kafka 支持
rabbitmq:支持,客户端吧信道设置为事物模式以后,只有当消息被rabbitmq接收以后,事物才能提交成功,否则进行回滚,
zeromq:不支持
rocketmq:支持
activemq:支持
负载均衡
kafka
一个节点通常就是一台服务器节点。对于同一个Topic的不同分区,Kafka会尽力将这些分区分布到不同的节点服务器上,zookeeper保存了节点信息、主题和分区的元数据信息。分区首领会处理来自客户端的生产请求,kafka分区首领会被分配到不同的节点服务器上,让不同的节点服务器共同分担任务。每一个节点都缓存了元数据信息,客户端可以从任意一个节点获取元数据信息并缓存起来,根据元数据信息知道要往哪里发送请求。
kafka的消费者组订阅同一个topic,会尽可能地使得每一个消费者分配到相同数量的分区,分摊负载。
当消费者加入或者退出消费者组的时候,还会触发再均衡,为每一个消费者重新分配分区,分摊负载。
kafka的负载均衡大部分是自动完成的,分区的创建也是kafka完成的,隐藏了很多细节,避免了繁琐的配置和人为疏忽造成的负载问题。4. 发送端由topic和key来决定消息发往哪个分区,如果key为null,那么会使用轮询算法将消息均衡地发送到同一个topic的不同分区中。如果key不为null,那么会根据key的hashcode取模计算出要发往的分区。
rabbitmq
对负债均衡支持不好
消息被投递到哪个队列是由交换器和key决定的,交换器、路由键、队列都需要手动创建。
rabbitmq客户端发送消息要和broker建立连接,需要事先知道broker上有哪些交换器,有哪些队列。通常要声明要发送的目标队列,如果没有目标队列,会在broker上创建一个队列,如果有,就什么都不处理,接着往这个队列发送消息。假设大部分繁重任务的队列都创建在同一个broker上,那么这个broker的负载就会过大。(可以在上线前预先创建队列,无需声明要发送的队列,但是发送时不会尝试创建队列,可能出现找不到队列的问题,rabbitmq的备份交换器会把找不到队列的消息保存到一个专门的队列中,以便以后查询使用)
使用镜像队列机制建立rabbitmq集群可以解决这个问题,形成master-slave的架构,master节点会均匀分布在不同的服务器上,让每一台服务器分摊负载。slave节点只是负责转发,在master失效时会选择加入时间最长的slave成为master。
当新节点加入镜像队列的时候,队列中的消息不会同步到新的slave中,除非调用同步命令,但是调用命令后,队列会阻塞,不能在生产环境中调用同步命令。2. 当rabbitmq队列拥有多个消费者的时候,队列收到的消息将以轮询的分发方式发送给消费者。每条消息只会发送给订阅列表里的一个消费者,不会重复。
这种方式非常适合扩展,而且是专门为并发程序设计的。
如果某些消费者的任务比较繁重,那么可以设置basicQos限制信道上消费者能保持的最大未确认消息的数量,在达到上限时,rabbitmq不再向这个消费者发送任何消息。3. 对于rabbitmq而言,客户端与集群建立的TCP连接不是与集群中所有的节点建立连接,而是挑选其中一个节点建立连接。
但是rabbitmq集群可以借助HAProxy、LVS技术,或者在客户端使用算法实现负载均衡,引入负载均衡之后,各个客户端的连接可以分摊到集群的各个节点之中。
rocketmq
支持负载均衡 一个broker通常是一个服务器节点,broker分为master和slave,master和slave存储的数据一样,slave从master同步数据。
activemq
支持负载均衡,可以基于zookeeper实现负债均衡
管理界面
kafka:一般
rabbitmq:好
zeromq:无
rocketmq:无
activemq:一般
可用性
kafka:非常高
rabbitmq:高
zeromq: 高
rocketmq:非常高
activemq:高
吞吐量
Kafka:极大 Kafka按批次发送消息和消费消息。发送端将多个小消息合并,批量发向Broker,消费端每次取出一个批次的消息批量处理。
rabbitmq:比较大
zeromq:极大
rocketmq:大 rocketMQ接收端可以批量消费消息,可以配置每次消费的消息数,但是发送端不是批量发送。
activemq:比较大
顺序消息
kafka
Kafka:支持。
设置生产者的max.in.flight.requests.per.connection为1,可以保证消息是按照发送顺序写入服务器的,即使发生了重试。
kafka保证同一个分区里的消息是有序的,但是这种有序分两种情况
key为null,消息逐个被写入不同主机的分区中,但是对于每个分区依然是有序的
key不为null , 消息被写入到同一个分区,这个分区的消息都是有序。
rabbitmq
rabbitmq:不支持
zeromq
zeromq:不支持
rocketmq
rocketmq:支持
activemq
activemq:不支持
并发度
kafka
Kafka:高
一个线程一个消费者,kafka限制消费者的个数要小于等于分区数,如果要提高并行度,可以在消费者中再开启多线程,或者增加consumer实例数量。
rabbitmq
rabbitmq:极高
本身是用Erlang语言写的,并发性能高。
zeromq
zeromq:高
rocketmq
rocketmq:高
rocketmq限制消费者的个数少于等于队列数,但是可以在消费者中再开启多线程,这一点和kafka是一致的,提高并行度的方法相同。
同一个网络连接connection,客户端多个线程可以同时发送请求,连接会被复用,减少性能开销。
activemq
activemq:高
单个ActiveMQ的接收和消费消息的速度在1万笔/秒(持久化 一般为1-2万, 非持久化 2 万以上),在生产环境中部署10个Activemq就能达到10万笔/秒以上的性能,部署越多的activemq broker 在MQ上latency也就越低,系统吞吐量也就越高。
关于作者
一位生于二线,活在一线的程序猿,我是小小,我们下期再见。
小明菜市场
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