kafka和rocketmq的区别

协调节点策略

kafka通过zookeeper来进行协调，而rocketMq通过自身的namesrv进行协调。rocketMq在协调节点的设计上显得更加轻量。

• kafka在具备选举功能，在Kafka里面，Master/Slave的选举，有2步。第1步，先通过ZK在所有机器中，选举出一个KafkaController；第2步，再由这个Controller，决定每个partition的Master是谁，Slave是谁。因为有了选举功能，所以kafka某个partition的master挂了，该partition对应的某个slave会升级为主对外提供服务。
• rocketMQ不具备选举，Master/Slave的角色也是固定的。当一个Master挂了之后，你可以写到其他Master上，但不能让一个Slave切换成Master。那么rocketMq是如何实现高可用的呢，其实很简单，rocketMq的所有broker节点的角色都是一样，上面分配的topic和对应的queue的数量也是一样的，Mq只能保证当一个broker挂了，把原本写到这个broker的请求迁移到其他broker上面，而并不是这个broker对应的slave升级为主。

吞吐量差异

• kafka在消息存储过程中会根据topic和partition的数量创建物理文件，也就是说我们创建一个topic并指定了3个partition，那么就会有3个物理文件目录，也就说说partition的数量和对应的物理文件是一一对应的。
• rocketMq在消息存储方式就一个物理文件，也就说传说中的commitLog，rocketMq的queue的数量其实是在consumeQueue里面体现的，在真正存储消息的commitLog其实就只有一个物理文件。

kafka的多文件并发写入 VS rocketMq的单文件写入，性能差异kafka完胜可想而知。

kafka的大量文件存储会导致一个问题，也就说在partition特别多的时候，磁盘的访问会发生很大的瓶颈，毕竟单个文件看着是append操作，但是多个文件之间必然会导致磁盘的寻道。

                                                                                 kafka的消息存储

                                                                                  rocketMq消息存储

3.数据可靠性

• RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步Replication，异步Replication
• Kafka使用异步刷盘方式，异步Replication

总结：RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高，不会因为操作系统Crash，导致数据丢失。 同时同步Replication也比Kafka异步Replication更可靠，数据完全无单点。另外Kafka的Replication以topic为单位，支持主机宕机，备机自动切换，但是这里有个问题，由于是异步Replication，那么切换后会有数据丢失，同时Leader如果重启后，会与已经存在的Leader产生数据冲突。开源版本的RocketMQ不支持Master宕机，Slave自动切换为Master，阿里云版本的RocketMQ支持自动切换特性。

性能比较

• Kafka单机写入TPS约在百万条/秒，消息大小10个字节
• RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒，单机部署3个Broker，可以跑到最高12万条/秒，消息大小10个字节

总结：Kafka的TPS跑到单机百万，主要是由于Producer端将多个小消息合并，批量发向Broker和零拷贝技术

RocketMQ为什么没有这么做？

1. Producer通常使用Java语言，缓存过多消息，GC是个很严重的问题
2. Producer调用发送消息接口，消息未发送到Broker，向业务返回成功，此时Producer宕机，会导致消息丢失，业务出错
3. Producer通常为分布式系统，且每台机器都是多线程发送，我们认为线上的系统单个Producer每秒产生的数据量有限，不可能上万。
4. 缓存的功能完全可以由上层业务完成。

单机支持的队列数

• 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
• RocketMQ单机支持最高5万个队列，Load不会发生明显变化

kafka单机能够支持的队列/分区数受到zookeeper协调策略和消息文件存储设计的制约

队列多有什么好处？

1. 单机可以创建更多Topic，因为每个Topic都是由一批队列组成
2. Consumer的集群规模和队列数成正比，队列越多，Consumer集群可以越大

消息投递实时性

• Kafka使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间
• RocketMQ使用长轮询，同Push方式实时性一致，消息的投递延时通常在几个毫秒。

消费失败重试

• Kafka消费失败不支持重试
• RocketMQ消费失败支持定时重试，每次重试间隔时间顺延

总结：例如充值类应用，当前时刻调用运营商网关，充值失败，可能是对方压力过多，稍后在调用就会成功，如支付宝到银行扣款也是类似需求。

这里的重试需要可靠的重试，即失败重试的消息不因为Consumer宕机导致丢失。

严格的消息顺序

• Kafka支持消息顺序，但是一台Broker宕机后，就会产生消息乱序
• RocketMQ支持严格的消息顺序，在顺序消息场景下，一台Broker宕机后，发送消息会失败，但是不会乱序

Mysql Binlog分发需要严格的消息顺序

定时消息

• Kafka不支持定时消息
• RocketMQ支持两类定时消息
  • 开源版本RocketMQ仅支持定时Level
  • 阿里云ONS支持定时Level，以及指定的毫秒级别的延时时间

分布式事务消息

• Kafka不支持分布式事务消息
• 阿里云ONS支持分布式定时消息，未来开源版本的RocketMQ也有计划支持分布式事务消息

消息查询

• Kafka不支持消息查询
• RocketMQ支持根据Message Id查询消息，也支持根据消息内容查询消息（发送消息时指定一个Message Key，任意字符串，例如指定为订单Id）

总结：消息查询对于定位消息丢失问题非常有帮助，例如某个订单处理失败，是消息没收到还是收到处理出错了。

消息回溯

• Kafka理论上可以按照Offset来回溯消息
• RocketMQ支持按照时间来回溯消息，精度毫秒，例如从一天之前的某时某分某秒开始重新消费消息

总结：典型业务场景如consumer做订单分析，但是由于程序逻辑或者依赖的系统发生故障等原因，导致今天消费的消息全部无效，需要重新从昨天零点开始消费，那么以时间为起点的消息重放功能对于业务非常有帮助。

消费并行度

• Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数，如分区数为10，那么最多10台机器来并行消费（每台机器只能开启一个线程），或者一台机器消费（10个线程并行消费）。即消费并行度和分区数一致。

• RocketMQ消费并行度分两种情况

  • 顺序消费方式并行度同Kafka完全一致
  • 乱序方式并行度取决于Consumer的线程数，如Topic配置10个队列，10台机器消费，每台机器100个线程，那么并行度为1000。

消息轨迹

• Kafka不支持消息轨迹
• 阿里云ONS支持消息轨迹

开发语言友好性

• Kafka采用Scala编写
• RocketMQ采用Java语言编写

Broker端消息过滤

• Kafka不支持Broker端的消息过滤
• RocketMQ支持两种Broker端消息过滤方式
  • 根据Message Tag来过滤，相当于子topic概念
  • 向服务器上传一段Java代码，可以对消息做任意形式的过滤，甚至可以做Message Body的过滤拆分。

消息堆积能力

理论上Kafka要比RocketMQ的堆积能力更强，不过RocketMQ单机也可以支持亿级的消息堆积能力，我们认为这个堆积能力已经完全可以满足业务需求。

开源社区活跃度

• Kafka社区更新较慢
• RocketMQ的github社区有250个个人、公司用户登记了联系方式，QQ群超过1000人。

商业支持

• Kafka原开发团队成立新公司，目前暂没有相关产品看到
• RocketMQ在阿里云上已经开放公测近半年，目前以云服务形式免费供大家商用，并向用户承诺99.99%的可靠性，同时彻底解决了用户自己搭建MQ产品的运维复杂性问题

成熟度

• Kafka在日志领域比较成熟
• RocketMQ在阿里集团内部有大量的应用在使用，每天都产生海量的消息，并且顺利支持了多次天猫双十一海量消息考验，是数据削峰填谷的利器。