Kafka学习笔记:常见消息队列对比分析

常见消息队列对比分析

消息系统分类

Peer-to-Peer

  • 基于Pull或者Polling接收消息
  • 发送到队列中的消息被一个而且仅仅一个接受者所接收,即使有多个接收者在同一个队列中侦听同一消息
  • 支持异步“即发即弃”的消息传送方式(发送后没接收就丢弃),也支持同步请求/应答传送方式(发送了之后必须收到才发下一个)

Kafka学习笔记:常见消息队列对比分析_第1张图片

发布/订阅

  • 发布到一个主题(Topic)的消息,可被多个订阅者所接收发布/订阅
  • 可基于Push消费数据,也可以基于Pull或者Polling
  • 数据解耦能力比P2P模型要强

Kafka学习笔记:常见消息队列对比分析_第2张图片

根据实际的需求选择适当的消息系统方式,是希望共享,还是独享数据

消息系统使用场景

  • 解耦:各个系统之间通过消息系统这个统一的接口交换数据,无须了解彼此的存在,避免强依赖
  • 冗余:部分消息系统具有消息持久化能力,可规避消息处理前丢失的风险
  • 扩展:消息系统是统一的数据接口,各系统可独立扩展
  • 峰值处理能力:消息系统可顶住峰值流量,业务系统可根据处理能力从消息系统中获取并处理对应量的请求
  • 可恢复性:某个系统中部分组件失效并不会影响整个系统,恢复后仍然可从消息系统中获取并处理数据
  • 异步通信:在不需要立即处理请求的场景下,可以将请求放入消息系统,合适的时候再处理

常用消息系统对比

  Kafka RabbitMQ ActiveMQ Redis
消息回溯 支持,无论是否被消费都会保留,可设置策略进行过滤删除(基于消息超时或消息大小) 不支持,一旦被确认消费就会标记删除 不支持 可设置消息过期时间,自动过期
API完备性
单机吞吐量 十万级 万级 万级 十万级
首次部署难度
消息堆积 支持 支持(内存堆积达到特定阈值可能会影响性能) 支持(有上线,当消息过期或存储设备溢出时,会终结它) 支持(有上线,服务器容量不够会容易崩溃造成数据丢失)
消息持久化(数据持久化到硬盘) 支持 支持 不支持 支持
多语言支持 支持,Java优先 语言无关 支持,Java优先 支持
消息优先级设置(某些消息被优先处理) 不支持 支持 支持 支持
消息延迟(消息被发送之后,并不想让消费者立刻拿到消息,而是等待特定时间后,消费者才能拿到这个消息进行消费) 不支持 支持 支持 支持
消费模式(①推模式:由消息中间件主动地将消息推送给消费者;②拉模式:由消费者主动向消息中间件拉取消息) 拉模式 推模式+拉模式 推模式+拉模式 拉模式
消息追溯 不支持 支持(有插件,可进行界面管理) 支持(可进行界面管理) 支持
常用场景 日志处理、大数据等 金融支持机构 降低服务之间的耦合

共享Cache、共享Session

运维管理 有多种插件可进行监控,如Kafka Management 有多种插件可进行监控,如rabbitmq_management(不利于做二次开发和维护) 有多种插件可进行监控,如zabbix

 

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