各种主流消息队列对比

最近发现很多号主发消息队列的文章,质量参差不齐,相关文章我之前也写过,建议直接看这篇。

这篇文章,主要讲述 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 和 ActiveMQ 这 4 种消息队列的异同,无论是面试,还是用于技术选型,都有非常强的参考价值。

1、消息队列基础

1.1、什么是消息队列?

消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器,用于接收消息并以文件的方式存储,一个消息队列可以被一个也可以被多个消费者消费,包含以下 3 元素:

  • Producer:消息生产者,负责产生和发送消息到 Broker;
  • Broker:消息处理中心,负责消息存储、确认、重试等,一般其中会包含多个 Queue;
  • Consumer:消息消费者,负责从 Broker 中获取消息,并进行相应处理。
图片[1]-各种主流消息队列对比-编程社

1.2、消息队列模式

  • 点对点模式:多个生产者可以向同一个消息队列发送消息,一个具体的消息只能由一个消费者消费。
图片[2]-各种主流消息队列对比-编程社
  • 发布/订阅模式:单个消息可以被多个订阅者并发的获取和处理。
图片[3]-各种主流消息队列对比-编程社

1.3、消息队列应用场景

  • 应用解耦:消息队列减少了服务之间的耦合性,不同的服务可以通过消息队列进行通信,而不用关心彼此的实现细节。
  • 异步处理:消息队列本身是异步的,它允许接收者在消息发送很长时间后再取回消息。
  • 流量削锋:当上下游系统处理能力存在差距的时候,利用消息队列做一个通用的”载体”,在下游有能力处理的时候,再进行分发与处理。
  • 日志处理:日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如 Kafka 的应用,解决大量日志传输的问题。
  • 消息通讯:消息队列一般都内置了高效的通信机制,因此也可以用在纯的消息通讯,比如实现点对点消息队列,或者聊天室等。
  • 消息广播:如果没有消息队列,每当一个新的业务方接入,我们都要接入一次新接口。有了消息队列,我们只需要关心消息是否送达了队列,至于谁希望订阅,是下游的事情,无疑极大地减少了开发和联调的工作量。

2、常用消息队列

由于官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少,较少在大规模吞吐的场景中使用,所以我们主要讲解 Kafka、RabbitMQ 和 RocketMQ。

2.1、Kafka

Apache Kafka 最初由 LinkedIn 公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统,之后成为 Apache 项目的一部分,号称大数据的杀手锏,在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。

它是一个分布式的,支持多分区、多副本,基于 Zookeeper 的分布式消息流平台,它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。

重要概念
  • 主题(Topic):消息的种类称为主题,可以说一个主题代表了一类消息,相当于是对消息进行分类,主题就像是数据库中的表。
  • 分区(partition):主题可以被分为若干个分区,同一个主题中的分区可以不在一个机器上,有可能会部署在多个机器上,由此来实现 kafka 的伸缩性。
  • 批次:为了提高效率, 消息会分批次写入 Kafka,批次就代指的是一组消息。
  • 消费者群组(Consumer Group):消费者群组指的就是由一个或多个消费者组成的群体。
  • Broker: 一个独立的 Kafka 服务器就被称为 broker,broker 接收来自生产者的消息,为消息设置偏移量,并提交消息到磁盘保存。
  • Broker 集群:broker 集群由一个或多个 broker 组成。
  • 重平衡(Rebalance):消费者组内某个消费者实例挂掉后,其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。
Kafka架构

一个典型的 Kafka 集群中包含 Producer、broker、Consumer Group、Zookeeper 集群。

Kafka 通过 Zookeeper 管理集群配置,选举 leader,以及在 Consumer Group 发生变化时进行 rebalance。Producer 使用 push 模式将消息发布到 broker,Consumer 使用 pull 模式从 broker 订阅并消费消息。

图片[4]-各种主流消息队列对比-编程社
Kafka工作原理

消息经过序列化后,通过不同的分区策略,找到对应的分区。

相同主题和分区的消息,会被存放在同一个批次里,然后由一个独立的线程负责把它们发到 Kafka Broker 上。

图片[5]-各种主流消息队列对比-编程社

分区的策略包括顺序轮询、随机轮询和 key hash 这 3 种方式,那什么是分区呢?

分区是 Kafka 读写数据的最小粒度,比如主题 A 有 15 条消息,有 5 个分区,如果采用顺序轮询的方式,15 条消息会顺序分配给这 5 个分区,后续消费的时候,也是按照分区粒度消费。

图片[6]-各种主流消息队列对比-编程社

由于分区可以部署在多个不同的机器上,所以可以通过分区实现 Kafka 的伸缩性,比如主题 A 的 5 个分区,分别部署在 5 台机器上,如果下线一台,分区就变为 4。

Kafka 消费是通过消费群组完成,同一个消费者群组,一个消费者可以消费多个分区,但是一个分区,只能被一个消费者消费。

图片[7]-各种主流消息队列对比-编程社

如果消费者增加,会触发 Rebalance,也就是分区和消费者需要重新配对

不同的消费群组互不干涉,比如下图的 2 个消费群组,可以分别消费这 4 个分区的消息,互不影响。

图片[8]-各种主流消息队列对比-编程社

2.2、RocketMQ

RocketMQ 是阿里开源的消息中间件,它是纯 Java 开发,具有高性能、高可靠、高实时、适合大规模分布式系统应用的特点。

RocketMQ 思路起源于 Kafka,但并不是 Kafka 的一个 Copy,它对消息的可靠传输及事务性做了优化,目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog 分发等场景。

重要概念
  • Name 服务器(NameServer):充当注册中心,类似 Kafka 中的 Zookeeper。
  • Broker: 一个独立的 RocketMQ 服务器就被称为 broker,broker 接收来自生产者的消息,为消息设置偏移量。
  • 主题(Topic):消息的第一级类型,一条消息必须有一个 Topic。
  • 子主题(Tag):消息的第二级类型,同一业务模块不同目的的消息就可以用相同 Topic 和不同的 Tag 来标识。
  • 分组(Group):一个组可以订阅多个 Topic,包括生产者组(Producer Group)和消费者组(Consumer Group)。
  • 队列(Queue):可以类比 Kafka 的分区 Partition。
RocketMQ 工作原理

RockerMQ 中的消息模型就是按照主题模型所实现的,包括 Producer Group、Topic、Consumer Group 三个角色。

为了提高并发能力,一个 Topic 包含多个 Queue,生产者组根据主题将消息放入对应的 Topic,下图是采用轮询的方式找到里面的 Queue。

RockerMQ 中的消费群组和 Queue,可以类比 Kafka 中的消费群组和 Partition:不同的消费者组互不干扰,一个 Queue 只能被一个消费者消费,一个消费者可以消费多个 Queue。

消费 Queue 的过程中,通过偏移量记录消费的位置。

图片[9]-各种主流消息队列对比-编程社
RocketMQ架构

RocketMQ 技术架构中有四大角色 NameServer、Broker、Producer 和 Consumer,下面主要介绍 Broker。

Broker 用于存放 Queue,一个 Broker 可以配置多个 Topic,一个 Topic 中存在多个 Queue。

如果某个 Topic 消息量很大,应该给它多配置几个 Queue,并且尽量多分布在不同 broker 上,以减轻某个 broker 的压力。Topic 消息量都比较均匀的情况下,如果某个 broker 上的队列越多,则该 broker 压力越大。

简单提一下,Broker 通过集群部署,并且提供了 master/slave 的结构,salve 定时从 master 同步数据(同步刷盘或者异步刷盘),如果 master 宕机,则 slave 提供消费服务,但是不能写入消息。

看到这里,大家应该可以发现,RocketMQ 的设计和 Kafka 真的很像!

2.3、RabbitMQ

RabbitMQ 2007 年发布,是使用 Erlang 语言开发的开源消息队列系统,基于 AMQP 协议来实现。

AMQP 的主要特征是面向消息、队列、路由、可靠性、安全。AMQP 协议更多用在企业系统内,对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景,对性能和吞吐量的要求还在其次。

重要概念
  • 信道(Channel):消息读写等操作在信道中进行,客户端可以建立多个信道,每个信道代表一个会话任务。
  • 交换器(Exchange):接收消息,按照路由规则将消息路由到一个或者多个队列;如果路由不到,或者返回给生产者,或者直接丢弃。
  • 路由键(RoutingKey):生产者将消息发送给交换器的时候,会发送一个 RoutingKey,用来指定路由规则,这样交换器就知道把消息发送到哪个队列。
  • 绑定(Binding):交换器和消息队列之间的虚拟连接,绑定中可以包含一个或者多个 RoutingKey。
RabbitMQ 工作原理

AMQP 协议模型由三部分组成:生产者、消费者和服务端,执行流程如下:

  1. 生产者是连接到 Server,建立一个连接,开启一个信道。
  2. 生产者声明交换器和队列,设置相关属性,并通过路由键将交换器和队列进行绑定。
  3. 消费者也需要进行建立连接,开启信道等操作,便于接收消息。
  4. 生产者发送消息,发送到服务端中的虚拟主机。
  5. 虚拟主机中的交换器根据路由键选择路由规则,发送到不同的消息队列中。
  6. 订阅了消息队列的消费者就可以获取到消息,进行消费。
图片[10]-各种主流消息队列对比-编程社
常用交换器

RabbitMQ 常用的交换器类型有 direct、topic、fanout、headers 四种,具体的使用方法,可以参考官网:

官网入口:https://www.rabbitmq.com/getstarted.html

3、消息队列对比

图片[11]-各种主流消息队列对比-编程社

3.1、Kafka

优点:

  • 高吞吐、低延迟:Kafka 最大的特点就是收发消息非常快,Kafka 每秒可以处理几十万条消息,它的最低延迟只有几毫秒;
  • 高伸缩性:每个主题(topic)包含多个分区(partition),主题中的分区可以分布在不同的主机(broker)中;
  • 高稳定性:Kafka 是分布式的,一个数据多个副本,某个节点宕机,Kafka 集群能够正常工作;
  • 持久性、可靠性、可回溯:Kafka 能够允许数据的持久化存储,消息被持久化到磁盘,并支持数据备份防止数据丢失,支持消息回溯;
  • 消息有序:通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;
  • 有优秀的第三方 Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager,在日志领域比较成熟,被多家公司和多个开源项目使用。

缺点:

  • Kafka 单机超过 64 个队列/分区,Load 会发生明显的飙高现象,队列越多,load 越高,发送消息响应时间变长;
  • 不支持消息路由,不支持延迟发送,不支持消息重试;
  • 社区更新较慢。

3.2、RocketMQ

优点:

  • 高吞吐:借鉴 Kafka 的设计,单一队列百万消息的堆积能力;
  • 高伸缩性:灵活的分布式横向扩展部署架构,整体架构其实和 kafka 很像;
  • 高容错性:通过ACK机制,保证消息一定能正常消费;
  • 持久化、可回溯:消息可以持久化到磁盘中,支持消息回溯;
  • 消息有序:在一个队列中可靠的先进先出(FIFO)和严格的顺序传递;
  • 支持发布/订阅和点对点消息模型,支持拉、推两种消息模式;
  • 提供 docker 镜像用于隔离测试和云集群部署,提供配置、指标和监控等功能丰富的 Dashboard。

缺点:

  • 不支持消息路由,支持的客户端语言不多,目前是 java 及 c++,其中 c++ 不成熟
  • 部分支持消息有序:需要将同一类的消息 hash 到同一个队列 Queue 中,才能支持消息的顺序,如果同一类消息散落到不同的 Queue中,就不能支持消息的顺序。
  • 社区活跃度一般。

3.3、RabbitMQ

优点:

  • 支持几乎所有最受欢迎的编程语言:Java,C,C ++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP等等;
  • 支持消息路由:RabbitMQ 可以通过不同的交换器支持不同种类的消息路由;
  • 消息时序:通过延时队列,可以指定消息的延时时间,过期时间TTL等;
  • 支持容错处理:通过交付重试和死信交换器(DLX)来处理消息处理故障;
  • 提供了一个易用的用户界面,使得用户可以监控和管理消息 Broker;
  • 社区活跃度高。

缺点:

  • Erlang 开发,很难去看懂源码,不利于做二次开发和维护,基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复 bug;
  • RabbitMQ 吞吐量会低一些,这是因为他做的实现机制比较重;
  • 不支持消息有序、持久化不好、不支持消息回溯、伸缩性一般。

4、消息队列选型

Kafka:追求高吞吐量,一开始的目的就是用于日志收集和传输,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务,大型公司建议可以选用,如果有日志采集功能,肯定是首选 kafka。

RocketMQ:天生为金融互联网领域而生,对于可靠性要求很高的场景,尤其是电商里面的订单扣款,以及业务削峰,在大量交易涌入时,后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖,这些业务场景在阿里双 11 已经经历了多次考验,如果你的业务有上述并发场景,建议可以选择 RocketMQ。

RabbitMQ:结合 erlang 语言本身的并发优势,性能较好,社区活跃度也比较高,但是不利于做二次开发和维护,不过 RabbitMQ 的社区十分活跃,可以解决开发过程中遇到的 bug。如果你的数据量没有那么大,小公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ。

ActiveMQ:官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少,较少在大规模吞吐的场景中使用。

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