Kafka:那我走?这个新一代消息中间件,彻底火了!
在 SOA 架构盛行的今天,无论大数据工程师还是开发工程师,利用消息中间件实现可靠的消息传输是一门必修课。
消息队列中间件的使用并不复杂,但消息队列的选型一直是个难点。比如:
不同业务场景下该如何选型消息队列?
流消息系统和队列消息系统的 producer 有何区别?
Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 各自的优劣在哪?
在实际场景中,性能强大的 Kafka 支持排序保证,非常适合提取消息;而RocketMQ、RabbitMQ 拥有完善的队列特性,可以弥补 Kafka 的不足。
很多公司经常会在 Kafka 和 RabbitMQ 或 RocketMQ 之间做选择,这是因为在实时流式架构中,消息用例可被分为两类:队列和流。两者都不能舍弃,系统复杂度自然大大提高。
我的经验是,消息中间件的兼容之道,最关键一环就是消息队列选型。
除了老牌消息系统,新一代云原生消息系统 Apache Pulsar 支持流处理,同时它的共享订阅模式能将 topic 用作队列,向同一 topic 内的 consumer 提供多个虚拟队列并支持延迟发送消息。
冉冉升起的新星 Pulsar 支持三种订阅类型,很大程度上解决了现有开源消息系统的核心痛点:
排他性。只能有一个 Consumer,接收一个 Topic 所有的消息
共享性。可以同时存在多个 Consumer,每个 Consumer 处理 topic 中一部消息
Failover 特性。同一时刻只有一个有效的Consumer,其余的 Consumer 作为备用节点,在 Master Consumer 不可用后进行替代
移动互联网下半场,高并发、高吞吐已经不再是业务的首要痛点,代表未来的云原生消息系统 Pulsar 不仅能上阵实战,更适合抢先学习和掌握。
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Pulsar 通过特别的设计和抽象,统一地支持 Streaming 和 Queueing 两种消息消费模式,保持了 Streaming 模式的高性能和 Queueing 模式的灵活性。Pulsar 在保证大数据消息系统的性能和吞吐量的同时,提供了更多企业级的 Feature,包括方便的运维和扩展,灵活的消息模型,多语言API,多租户,异地多备,和数据的强持久性一致性等等,解决了现有开源消息系统的很多不足之处。
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