简识MQ之Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ传递机制

四种主流消息队列（Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ）的生产者与消费者传递信息的机制说明，以及实际使用中的注意事项和示例：

---

1. Apache Kafka

传递机制

• 模型：基于 发布-订阅模型，生产者向 主题（Topic） 发送消息，消费者订阅主题并消费消息。
• 核心流程：
  1. 生产者将消息发送到 Kafka 集群的 Broker，根据 分区策略（如轮询、哈希）将消息写入对应的分区（Partition）。
  2. 消费者通过消费者组（Consumer Group）订阅主题，每个分区的数据会被分配给组内的消费者（通过 Rebalance 机制）。
  3. 消费者从分区中拉取消息（poll 方式）并处理。

示例代码（Kafka 生产者）

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "key", "message"));
producer.close();

示例代码（Kafka 消费者）

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "my-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));
while (true) {
    ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord record : records) {
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
    }
}

注意事项

1. 分区与顺序性：

   • Kafka 不保证跨分区的消息顺序，但单个分区内的消息按顺序存储。
   • 示例：发送订单创建事件时，需将同一用户的消息发送到同一分区（通过 key）。

2. 消费者组与 Rebalance：

   • 消费者组内成员变化时（如新增消费者），会触发分区重新分配（Rebalance），可能导致短暂消息不可读。
   • 建议：避免频繁增减消费者实例。

3. 消息持久化：

   • 生产者可通过 acks=all 确保消息写入所有副本后返回成功，但会增加延迟。
   • 适用场景：对消息可靠性要求极高的场景（如金融交易）。

---

2. Apache ActiveMQ

传递机制

• 模型：支持 点对点（Queue） 和 发布-订阅（Topic） 模型。
• 核心流程：
  1. 生产者发送消息到队列或主题。
  2. 消息通过 异步/同步 方式传递给消费者（默认异步）。
  3. 可启用 持久化，消息存储到磁盘以防 Broker宕机。

示例代码（ActiveMQ 生产者）

ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
Connection connection = connectionFactory.createConnection();
Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
Queue queue = session.createQueue("my-queue");

MessageProducer producer = session.createProducer(queue);
TextMessage message = session.createTextMessage("Hello ActiveMQ!");
producer.send(message);
connection.close();

示例代码（ActiveMQ 消费者）

ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
Connection connection = connectionFactory.createConnection();
Session session = connection.createSession(false, Session.CLIENT_ACKNOWLEDGE);
Queue queue = session.createQueue("my-queue");

MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue);
TextMessage message = (TextMessage) consumer.receive();
System.out.println("Received: " + message.getText());
consumer.acknowledge(); // 手动确认消息
connection.close();

注意事项

1. 消息持久化：

   • 需设置 DeliveryMode.PERSISTENT，否则消息可能丢失。
   • 示例：关键业务消息（如订单支付通知）必须持久化。

2. 事务支持：

   • 生产者和消费者可通过事务确保消息的原子性（发送/接收一致性）。
   • 风险：长事务可能导致性能下降。

3. 死信队列（DLQ）：

   • 配置 deadLetterExchange 和 deadLetterRoutingKey 处理无法消费的消息。
   • 示例：超过重试次数的消息自动进入 DLQ。

---

3. RabbitMQ

传递机制

• 模型：灵活的消息路由模型，基于 交换器（Exchange） 和 绑定（Binding）。
• 核心流程：
  1. 生产者将消息发送到交换器，并附带路由键（Routing Key）。
  2. 交换器根据类型（如 Direct、Topic、Headers）将消息路由到绑定的队列。
  3. 消费者从队列中拉取消息。

示例代码（RabbitMQ 生产者Producers）

ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
try (Connection connection = factory.newConnection()) {
    Channel channel = connection.createChannel();
    String exchangeName = "direct-exchange";
    channel.exchangeDeclare(exchangeName, "direct");
    
    String routingKey = "user.login";
    AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties.Builder()
        .contentType("text/plain")
        .deliveryMode(2) // 持久化
        .build();
    channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, props, "Login Event".getBytes());
}

示例代码（RabbitMQ 消费者Consumers）

ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
try (Connection connection = factory.newConnection()) {
    Channel channel = connection.createChannel();
    String queueName = "user_queue";
    channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
    
    String exchangeName = "direct-exchange";
    channel.queueBind(queueName, exchangeName, "user.login");
    
    DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
        String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
        System.out.println("Received: " + message);
        channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
    };
    channel.basicConsume(queueName, false, deliverCallback, consumerTag -> {});
}

注意事项

1. 消息确认机制：

   • 消费者需发送 ACK 确认消息处理，避免重复消费。
   • 示例：使用 channel.basicAck() 或 channel.basicNack()。

2. 死信队列配置：

   • 在队列声明时配置 x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key。
   • 示例：处理失败的消息进入专用队列。

3. 内存限制：

   • RabbitMQ 默认限制队列大小为内存中的一定比例，需根据业务调整 vm_memory_high_watermark。

---

4. RocketMQ

传递机制

• 模型：基于 主题（Topic） 和 队列（Queue） 的分布式模型。
• 核心流程：
  1. 生产者Producers发送消息到主题，主题将消息路由到多个队列（负载均衡）。
  2. 消费者Consumers通过消费者组（Consumer Group）订阅主题，从队列中拉取消息。
  • 顺序消息：同一队列内的消息按顺序消费。
  • 广播消息：消费者组内每个消费者都收到同一条消息（仅限 Topic 模型）。

示例代码（RocketMQ 生产者Producers）

DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-group");
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
producer.start();

Message msg = new Message("my-topic", "Order-123".getBytes(), "JSON".getBytes());
SendResult sendResult = producer.send(msg);
System.out.println("Send Result: " + sendResult);

producer.shutdown();

示例代码（RocketMQ 消费者Consumers）

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my-group");
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
consumer.subscribe("my-topic", "*"); // 订阅所有队列

consumer.registerMessageListener(new MessageListener() {
    @Override
    public void consume(Message msg, ConsumeContext context) throws Exception {
        System.out.println("Received: " + new String(msg.getBody()));
        context.commitMessage(msg); // 提交消费位移
    }
});
consumer.start();

注意事项

1. 事务消息：

   • 生产者和消费者可通过事务确保消息的最终一致性。
   • 示例：订单创建成功后，发送支付通知（若失败则回滚）。

2. 消息顺序性：

   • 严格顺序场景需指定 MessageQueueSelector，确保同一订单的所有消息进入同一队列。

3. 消息堆积：

   • 消费者处理能力不足时，消息会堆积在队列中，需监控并扩容消费者实例。

---

总结对比

特性	Kafka	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ
模型	发布-订阅（仅 Topic）	支持点对点和发布-订阅	灵活路由（多种交换器）	主题+队列（顺序/广播）
持久化	支持分区副本	支持消息持久化和事务	支持队列和消息持久化	支持消息持久化和事务
顺序性	单分区有序	不保证（除非事务）	可通过队列保证	单队列严格有序
适用场景	高吞吐、日志/事件流	通用、企业级消息系统	复杂路由、多协议支持	高可靠、顺序消息、分布式事务

---

通用注意事项

1. 消息幂等性：防止重复消费（如订单支付场景）。
2. 监控与告警：关注队列长度、消息堆积、消费者延迟。
3. 序列化与压缩：选择高效的序列化方式（如 Protobuf）和压缩算法（如 GZIP）。
4. 连接池管理：避免频繁创建/关闭连接，影响性能。

5、注意MQ的Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ区别；

        URL： 浅识MQ的 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ区别-CSDN博客

6、注意：持久化策略

        URL：浅聊MQ之Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ持久化策略-CSDN博客

   

（望各位潘安、各位子健/各位彦祖、于晏不吝赐教！多多指正！）