特性 | activeMQ | rabbitMQ | rocketMQ | kafka |
单机吞吐量 | 万/秒 | 万/秒 | 10万/秒 | 10万/秒 |
topic对吞吐量的影响 | 无 | 无 | topic达到几百/几千个级别,吞吐量会有小幅度下降; | topic可以达到几十/几百个级别,吞吐量会有大幅度下降; |
时效性 | 毫秒 | 微妙 | 毫秒 | 毫秒 |
可用性 | 高。主从架构 | 高。主从架构 | 非常高,分布式 | 非常高,分布式。数据多副本,不会丢失数据,不会不可用 |
可靠性 | 有较低的概率丢失数据 | 经配置优化可达到0丢失 | 经配置优化可达到0丢失 | |
功能特性 | 功能齐全,但已经不怎么维护 | erlang开发,并发强,性能极好,延迟低 | MQ功能较为齐全,扩展好 | 功能简单,主要用于大数据实时计算和日志才加,事实标准 |
1.activeMQ
(1)优点:技术成熟,功能齐全,历史悠久,有大量公司在使用
(2)缺点:偶尔会有较低概率丢失数据,而且社区已经不怎么维护5.15.X版本
(3)使用场景:主要用于系统解耦和异步处理,不适用与大数据量吞吐情况。互联网公司很少适用。
2.rabbitMQ
(1)优点:吞吐量高,功能齐全,管理界面易用,社区活跃,性能极好
(2)缺点:吞吐量只是万级,erlang难以二次开发和掌握;集群动态扩展非常麻烦;
(3)适用场景:吞吐量不高而要求低延迟,并且不会频繁调整和扩展的场景。非常适用国内中小型互联网公司适用,因为管理界面非常友好,可以在界面进行配置和优化/集群监控。
3.rocketMQ
(1)优点:支持百千级大规模topic。吞吐量(十万级,日处理上百亿)。接口易用。分布式易扩展,阿里支持。Java开发易于掌控。
(2)缺点:与阿里(社区)存在绑定。不兼容JMS规范。
(3)使用场景:高吞吐量
4.kafka
(1)优点:超高吞吐量,超高可用性和可靠性,分布式易扩展
(2)缺点:topic支持少,MQ功能简单,消息可能会重复消费影响数据精确度
(3)使用场景:超高吞吐量场景而数据精确到没那么高,天然适合大数据实时计算和日志采集场景。