Kafka、RabbitMQ以及RocketMQ的调研对比 一般国内常用的MQ技术有四种实现，ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ，但是其中 ActiveMQ主要是几年以前较多公司使用，现在几乎国内用的公司都很少了。 （1）Kafka的优势和劣势 先来说Kafka，首先Kafka的吞吐量几乎是行业里最优秀的，在常规的机器配置下，一台机器 可以达到每秒
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2024-03-19 02:06:05
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系统一直使用的Kafka用来消费业务流水，最近在群里听到反馈说希望转到Rocketmq，支持更多的业务功能，因此去了解了一下，发现相比之下Kafka确实应用场景太少了，基本就是消费日志，相比之下Rockmq有很多优秀的特性，下面具体介绍一下。Kafka首先介绍一下Kafka，Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统，比较常用于日志收集系统，和消
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2024-03-21 10:18:14
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消息性能对比：Kafka和RocketMQ都是磁盘消息队列的模式，对于同一个消费组，一个分区只支持一个消费线程来消费消息。过少的分区，会导致消费速度大大落后于消息的生产速度。所以在实际生产环境中，一个Topic会设置成多分区的模式，来支持多个消费者Kafka的每个Topic、每个分区都会对应一个物理文件。当Topic数量增加时，消息分散的落盘策略会导致磁盘IO竞争激烈成为瓶颈。而RocketMQ所
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2024-03-26 13:08:22
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淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件，使用Mysql作为消息存储媒介，可完全水平扩容，为了进一步降低成本，我们认为存储部分可以进一步优化，2011年初，Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件，淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后，Kafka无限消息堆积，高效的持久化速度吸引了我们，但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输，对于使用在淘宝交易、订单
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2024-06-20 10:15:06
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文章目录一、rocketMQ二、Kafka三、应用场景对比四、RocketMQ和Kafka对比1. 吞吐量对比五、为什么阿里会自研RocketMQ？六、分布式消息队列RocketMQ与Kafka架构上的巨大差异之1 -- 为什么RocketMQ要去除ZK依赖？参考 一、rocketMQRocketMQ联合创始人：选择MQ时，要注意的有哪些？ 参考URL: RocketMQ 是一个来自阿里巴巴的分
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2024-04-09 11:28:03
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RocketMq与Kafka相关知识汇总架构对比消息持久化服务可用性保障——复制与 failover 机制消息队列的高级特性顺序消息事务消息消息回放影响单机性能的因素硬件层面应用层面最佳实践Producer最佳实践Consumer最佳实践其他配置 架构在Kafka中，是1个topic有多个partition，每个partition有1个master + 多个slave。 broker是个物理概念
1、适用场景 kafka适合日志处理 rocketmq适合业务处理 结论：两者没有区别，根据具体业务定夺 2、性能 kafka单机写入TPS号称在百万条/秒 rocketmq大约在10万条/秒 结论：追求性能方面，kafka单机性能更高 3、可靠性 kafka使用异步刷盘方式，异步Replication rocketmq支持异步/同步刷盘，异步/同步Replication 结论：rocketmq所
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2024-03-19 11:14:11
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Kafka与RocketMQ是两种流行的消息队列系统，用于实现消息的生产者和消费者之间的异步通信。它们在设计和特性上有一些区别，本文将详细介绍它们的区别，并提供代码示例帮助你更好地理解。
首先，我们来看一下Kafka与RocketMQ的区别：
| 特性 | Kafka | RocketMQ
原创
2024-05-06 11:52:41
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一个用消息队列 的人，不知道为啥用 MQ，这就有点尴尬MQ之间的选择：
1. RabbitMQ吞吐量低，适合数据量比较小的场景，并且其功能都是比较完善的，但是因为是用erlang开发的，懂erlang语言的较少，因此定制化比较麻烦复杂。
2. Kafka和RocketMQ都是分布式架构，具有高吞吐量，适用于分布式环境和数据量庞大的场景，RocketMQ功能比较完善，kafka只支持主要的MQ功能，
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2024-06-19 09:14:34
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RocketMQ和Kafka区别 1）适用场景 Kafka适合日志处理 RocketMQ适合业务处理 结论：平手，根据具体业务定夺 2）性能 kafka单机写入TPS号称在百万条/秒； RocketMQ大约在10万条/秒； 结论：追求性能的话，kafka单机性能更高 3）可靠性 RocketMQ支持 ...
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2021-08-27 19:53:00
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在深入了解Kafka和RocketMQ的区别之前，我们需要先了解它们各自的特点和应用场景。Kafka和RocketMQ都是目前流行的分布式消息中间件，用于解决系统之间的异步通信和解耦。下面我们将分步骤来介绍如何实现Kafka与RocketMQ的区别。
**Kafka vs RocketMQ：**
| 步骤 | Kafka | RocketMQ |
| ---- | ----- | ------
原创
2024-05-07 09:46:45
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文章目录引言1、队列应用场景：2、目前使用较多的消息队列：3、如何选型（目前现状）：4、使用消息队列缺点：一、RabbitMQ1、RabbitMQ概述2、RabbitMQ原理图3、RabbitMQ常用的三种交换机（1）Direct Exchange ：（2）Fanout Exchange：（3）Topic Exchange：4、 RabbitMQ集群元数据5、RabbitMQ镜像集群二、Rock
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2024-03-27 05:53:21
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今天梳理一下一些主流MQ的优缺点，我们用表格对比一下：特性ActiveMqRabbitMqRocketMQKafka成熟度成熟成熟比较成熟成熟的日志领域时效性微秒级毫秒级毫秒级社区活跃度低高高高单机吞吐量万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ10万级别，这是kafka
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2024-05-29 11:48:18
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一.单机吞吐量ActiveMQ：万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RabbitMQ：万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RocketMQ：10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQKafka：10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景二.topic数量对吞吐量的影响Rocke
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2024-04-08 12:47:37
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1. 消息队列的使用场景消息队列的使用场景有很多，最核心的有三个：解耦、异步、削峰解耦：一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，相互之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。此时可以考虑使用消息队列来实现多个系统之间的解耦异步：系统A接受一个请求，需要在自己本地写库，还需要在系统BCD三个系统写库，同步操作比较费时。削峰：高峰时段系统接收到的请求缓存到消息队列，供系统根据负载慢慢消化2. 消息队列的
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2024-03-31 18:50:48
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此文是rocketmq作者vintage.wang所写，对于每项对比，后面都增加了我的观点，有不对的地方，请各位指出。淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件，使用Mysql作为消息存储媒介，可完全水平扩容，为了进一步降低成本，我们认为存储部分可以进一步优化，2011年初，Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件，淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后，K
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2024-06-28 11:23:20
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关于ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka一些总结和区别
消息队列
为什么写这篇文章?博主有两位朋友分别是小A和小B:小A，工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司)，每天工作内容就是和产品聊聊需求，改改业务逻辑。再不然就是和运营聊聊天，写几个SQL，生成下报表。又或者接到客服的通知，某某功能故障了，改改数据，然后下班部署上线。每天过的都是这种生活，技术零成长。小B，工
- [3.1 Kafka](#31__Kafka_52)
+ [四、总结与展望](#_59)一、系统设计与组件构成1.1 RocketMQRocketMQ的系统设计更偏向于队列模型，提供了丰富的消息队列语义，如顺序消息、事务消息和定时消息等。它主要由NameServer、Broker、Producer和Consumer组成。NameServer负责服务注册与发现，Broker负责存储消息，Prod
RocketMQ的系统设计更偏向于队列模型，提供了丰富的消息队列语义，如顺序消息、事务消息和定时消息等。在扩展性方面，Kafka
原创
2024-06-14 06:45:54
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数据可靠性• RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步复制，异步复制 • 卡夫卡使用异步刷盘方式，异步复制/同步复制总结：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。Kafka同步Replication理论上性能低于RocketMQ的同步Replication，原因是Kafka的数据以分区为单位组织，意味着一个Kafka实例...
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2021-11-23 15:50:19
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