ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka的介绍及优缺点说明
ActiveMQ
单机吞吐量:万级
topic数量都吞吐量的影响:
时效性:ms级
可用性:高,基于主从架构实现高可用性
消息可靠性:有较低的概率丢失数据
功能支持:MQ领域的功能极其完备
总结:
非常成熟,功能强大,在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用
偶尔会有较低概率丢失消息
现在社区以及国内应用都越来越少,官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少,几个月才发布一个版本
主要是基于解耦和异步来用的,较少在大规模吞吐的场景中使用
RabbitMQ
单机吞吐量:万级
topic数量都吞吐量的影响:
时效性:微秒级,延时低是一大特点。
可用性:高,基于主从架构实现高可用性
消息可靠性:
功能支持:基于erlang开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低
总结:
erlang语言开发,性能极其好,延时很低;
吞吐量到万级,MQ功能比较完备
开源提供的管理界面非常棒,用起来很好用
社区相对比较活跃,几乎每个月都发布几个版本分
在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些 但是问题也是显而易见的,RabbitMQ确实吞吐量会低一些,这是因为他做的实现机制比较重。
erlang开发,很难去看懂源码,基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。
rabbitmq集群动态扩展会很麻烦,不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码,很难定制和掌控。
RocketMQ
单机吞吐量:十万级
topic数量都吞吐量的影响:topic可以达到几百,几千个的级别,吞吐量会有较小幅度的下降。可支持大量topic是一大优势。
时效性:ms级
可用性:非常高,分布式架构
消息可靠性:经过参数优化配置,消息可以做到0丢失
功能支持:MQ功能较为完善,还是分布式的,扩展性好
总结:
接口简单易用,可以做到大规模吞吐,性能也非常好,分布式扩展也很方便,社区维护还可以,可靠性和可用性都是ok的,还可以支撑大规模的topic数量,支持复杂MQ业务场景
而且一个很大的优势在于,源码是java,我们可以自己阅读源码,定制自己公司的MQ,可以掌控
社区活跃度相对较为一般,不过也还可以,文档相对来说简单一些,然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码
Kafka
单机吞吐量:十万级,最大的优点,就是吞吐量高。
topic数量都吞吐量的影响:topic从几十个到几百个的时候,吞吐量会大幅度下降。所以在同等机器下,kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic,需要增加更多的机器资源
时效性:ms级
可用性:非常高,kafka是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用
消息可靠性:经过参数优化配置,消息可以做到0丢失
功能支持:功能较为简单,主要支持简单的MQ功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用
总结:
kafka的特点其实很明显,就是仅仅提供较少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms级的延迟,极高的可用性以及可靠性,而且分布式可以任意扩展
同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可,保证其超高吞吐量
kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费,那么对数据准确性会造成极其轻微的影响,在大数据领域中以及日志采集中,这点轻微影响可以忽略
最后
一般的业务系统要引入MQ,最早大家都用ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃
后来大家开始用RabbitMQ,但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人家是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高;
不过现在确实越来越多的公司,会去用RocketMQ,确实很不错,但是要想好社区万一突然黄掉的风险
所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用RabbitMQ是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用RocketMQ是很好的选择
如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用Kafka是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范
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