高并发架构系列:Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较

在高并发业务场景下,典型的阿里双11秒杀等业务,消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。

之前介绍了《MQ消息队列的12点核心原理总结》,以及《如何从0到1设计一个MQ消息队列》,以及《RPC远程调用和消息队列MQ的区别》。

今天我们一起来探讨:

全量的消息队列究竟有哪些? Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较,以及消息队列的选型

最全MQ消息队列有哪些?

那么目前在业界有哪些比较知名的消息引擎呢?如下图所示

这里面几乎完全列举了当下比较知名的消息引擎,包括:

ZeroMQ

推特的Distributedlog

ActiveMQ:Apache旗下的老牌消息引擎

RabbitMQ、Kafka:AMQP的默认实现。

RocketMQ

Artemis:Apache的ActiveMQ下的子项目

Apollo:同样为Apache的ActiveMQ的子项目的号称下一代消息引擎

商业化的消息引擎IronMQ

以及实现了JMS(Java Message Service)标准的OpenMQ。

MQ消息队列的技术应用

1.解耦

解耦是消息队列要解决的最本质问题。

2.最终一致性

最终一致性指的是两个系统的状态保持一致,要么都成功,要么都失败

最终一致性不是消息队列的必备特性,但确实可以依靠消息队列来做最终一致性的事情。

2.广播

消息队列的基本功能之一是进行广播。

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。

3.错峰与流控

典型的使用场景就是秒杀业务用于流量削峰场景。

由于篇幅的关系,本文重点介绍消息队列比较,详细应用场景请参考:《什么是流量削峰?如何解决秒杀业务的削峰场景》。

Kafka、RocketMQ、RabbitMQ比较

高并发架构系列:Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较_第1张图片

1.ActiveMQ

优点

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

缺点:

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。

2.Kafka

号称大数据的杀手锏,谈到大数据领域内的消息传输,则绕不开Kafka,这款为大数据而生的消息中间件,以其百万级TPS的吞吐量名声大噪,迅速成为大数据领域的宠儿,在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。

Apache Kafka它最初由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( a distributed commit log),之后成为Apache项目的一部分。

目前已经被LinkedIn,Uber, Twitter, Netflix等大公司所采纳。

优点

性能卓越,单机写入TPS约在百万条/秒,最大的优点,就是吞吐量高。

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

消费者采用Pull方式获取消息, 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;

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

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

使用短轮询方式,实时性取决于轮询间隔时间;

消费失败不支持重试;

支持消息顺序,但是一台代理宕机后,就会产生消息乱序;

社区更新较慢;

3.RabbitMQ

RabbitMQ 2007年发布,是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系统,是当前最主流的消息中间件之一。

RabbitMQ优点

由于erlang语言的特性,mq 性能较好,高并发;

吞吐量到万级,MQ功能比较完备

健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全;

开源提供的管理界面非常棒,用起来很好用

社区活跃度高;

RabbitMQ缺点:

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,不利于做二次开发和维护。

RabbitMQ确实吞吐量会低一些,这是因为他做的实现机制比较重。

需要学习比较复杂的接口和协议,学习和维护成本较高。

4.RocketMQ

RocketMQ出自 阿里公司的开源产品,用 Java 语言实现,在设计时参考了 Kafka,并做出了自己的一些改进。

RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景。

RocketMQ优点:

单机吞吐量:十万级

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

支持10亿级别的消息堆积,不会因为堆积导致性能下降

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

RocketMQ缺点:

支持的客户端语言不多,目前是java及c++,其中c++不成熟;

社区活跃度一般

没有在 mq 核心中去实现JMS等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

消息队列选择建议

1.Kafka

Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,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了。

2.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。

3.RabbitMQ

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。

作者:MikeChen架构笔记
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补充

1.1 特性
RocketMQ:

NameServer:整个MQ集群提供服务协调与治理,具体就是记录维护Topic、Broker的信息,及监控Broker的运行状态,Name Server是一个几乎无状态节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步,相当于注册中心.
Broker:消息服务器,作为server提供消息核心服务,每个Broker与Name Server集群中的所有节点建立长连接,定时注册Topic信息到所有Name Server;
Producer:消息生产者,业务的发起方,负责生产消息传输给broker.
Consumer:消息消费者,业务的处理方,负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理
RabbitMQ:

Exchange:交换机的作用就是根据路由规则,将消息转发到对应的队列上。.
Broker:消息服务器,作为server提供消息核心服务
Channel:信道是建立在真实的TCP连接内的虚拟连接.
Routing key:生产者将消息发送到交换机时,会在消息头上携带一个 key,这个 key就是routing key,来指定这个消息的路由规则。
Binding key:在绑定Exchange与Queue时,一般会指定一个binding key,生产者将消息发送给Exchange时,消息头上会携带一个routing key,当binding key与routing key相匹配时,消息将会被路由到对应的Queue中。
1.2 重复消费
正常情况下,消费者在消费消息的时候,消费完毕后,会发送一个确认消息给消息队列,消息队列就知道该消息被消费了,就会将该消息从消息队列中删除; 但是因为网络传输等等故障,确认信息没有传送到消息队列,导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了,再次将消息分发给其他的消费者。

保证消息的唯一性,就算是多次传输,不要让消息的多次消费带来影响;保证消息等幂性;

1.3 丢失数据
RocketMQ:

生产者丢数据:(1)采取send()同步发消息,发送结果是同步感知的。发送失败后可以重试,设置重试次数。默认3次。(2)发送失败的消息会存储在Commitlog中。
消息队列丢数据:(1)消息支持持久化到Commitlog里面,即使宕机后重启,未消费的消息也是可以加载出来的;(2)Broker自身支持同步刷盘、异步刷盘的策略,可以保证接收到的消息一定存储在本地的内存中;(3)Broker集群支持 1主N从的策略,支持同步复制和异步复制的方式,同步复制可以保证即使Master 磁盘崩溃,消息仍然不会丢失
消费者丢失数据:(1)完全成功后发送ACK;(2)维护一个持久化的offset
RabbitMQ:

生产者丢数据:RabbitMQ提供transaction(事务,支持回滚)和confirm模式(ACK给生产者)来确保生产者不丢消息;
消息队列丢数据:开启rabbitmq的持久化,就是消息写入之后会持久化到磁盘,持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来,只有消息被持久化到磁盘之后,才会通知生产者ack。
消费者丢失数据:消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式,改为手动确认消息,处理消息成功后,手动回复确认消息。
1.4 消费顺序
主要思路有两种:1、单线程消费来保证消息的顺序性;2、对消息进行编号,消费者处理时根据编号判断顺序。

每个queue的数据本身就是有序的,只要消费者这边有序消费,那么可以保证数据被顺序消费。如果是多线程消费,就要consumer内部用内存队列做排队。

1.5 高可用
RocketMQ:

多Master:配置简单,性能最高,但可能会有少量消息丢失(配置相关),单台机器重启或宕机期间,该机器下未被消费的消息在机器恢复前不可订阅,影响消息实时性
多Master多Slave异步模式:每个Master配一个Slave,有多对Master-Slave,消息写入全部是发送到Master Broker的,获取消息也可以Master获取,少了Slave Broker,会导致所有读写压力都集中在Master Broker,集群采用异步复制方式,主备有短暂消息延迟,毫秒级;性能同多Master几乎一样,实时性高,主备间切换对应用透明,不需人工干预,但Master宕机或磁盘损坏时会有少量消息丢失;
多Master多Slave同步模式:每个Master配一个Slave,有多对Master-Slave,消息写入全部是发送到Master Broker的,获取消息也可以Master获取,少了Slave Broker,会导致所有读写压力都集中在Master Broker,集群采用同步双写方式,主备都写成功,向应用返回成功;优点是服务可用性与数据可用性非常高;缺点是性能比异步集群略低,当前版本主宕备不能自动切换为主。
RabbitMQ:

普通集群模式:多台机器上启动多个rabbitmq实例,每个机器启动一个。但是你创建的queue,只会放在一个rabbtimq实例上,但是每个实例都同步queue的元数据。完了你消费的时候,实际上如果连接到了另外一个实例,那么那个实例会从queue所在实例上拉取数据过来。如果那个放queue的实例宕机了,会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取,如果你开启了消息持久化,让rabbitmq落地存储消息的话,消息不一定会丢,得等这个实例恢复了,然后才可以继续从这个queue拉取数据。
镜像集群模式:创建的queue,无论元数据还是queue里的消息都会存在于多个实例上,然后每次写消息到queue的时候,都会自动把消息到多个实例的queue里进行消息同步。缺点:(1)性能开销大,因为需要进行整个集群内部所有实例的数据同步;(2)无法线性扩容: 因为每一个服务器中都包含整个集群服务节点中的所有数据, 这样如果一旦单个服务器节点的容量无法容纳了。

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