kafka 和mongodb的区别 kafka和rabbitmq哪个好

kafka介绍

kafka是apache开源的消息队列顶级项目之一，在大数据场景下使用较多，由linkedin开源，目前社区活跃，全球较多组织开始使用kafka来进行数据交换。

rabbitmq介绍

RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。

*功能上，两者都是实现了AMQP协议。那么在使用上的最大区别是什么呢？如何根据自己的需求进行选型？

kafka是严格顺序保证的消息队列。即使在分布式环境下，也保证在同一分区内消息的顺序性。既然是顺序的，那么在同一个Topic下面，如果前面的消息没有消费完毕（收到回应），则不能读取下一条消息。那么在消费端，就变成了一个单线程操作，无法并发。虽然kafka可以通过分区实现并发，不过这个需要用多台kafka实现。

  还有个办法是在消费kafka消息的时候，消费完立即交给线程池处理，这样可以极大提高并发性。不过这样带来的问题是，如果线程没有处理完机器挂了，就会出现消息丢失的情况，需要在设计上考虑到。

  Rabbitmq不承诺消息的顺序性，因此可以并发多线程处理。在队列中不必排队。如果你对顺序处理没有要求，可以用Rabbitmq实现较大的并发。


  作为消息队列来说，企业中选择mq的还是多数，因为像Rabbit，Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品，性能一般但可靠性较强，

  而kafka原本设计的初衷是日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题，在比较轻量的场合下能够适用。

RabbitMQ,遵循AMQP协议，由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。

kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统,它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上。

在架构模型方面

RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制。

  kafka遵从一般的MQ结构，producer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息保存的客户端consumer上，consumer根据消费的点，从broker上批量pull数据；无消息确认机制。

简单明了，Kafka与MQ的区别

在吞吐量

rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。

kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。
在可用性方面

rabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。

kafka的broker支持主备模式。

在集群负载均衡方面

rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。

kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上；通过zookeeper的协调机制，producer保存对应topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上；并且producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某分片上。

实际场景选择

在实际生产应用中，通常会使用kafka作为消息传输的数据管道，rabbitmq作为交易数据作为数据传输管道，主要的取舍因素则是是否存在丢数据的可能；rabbitmq在金融场景中经常使用，具有较高的严谨性，数据丢失的可能性更小，同事具备更高的实时性；而kafka优势主要体现在吞吐量上，虽然可以通过策略实现数据不丢失，但从严谨性角度来讲，大不如rabbitmq；而且由于kafka保证每条消息最少送达一次，有较小的概率会出现数据重复发送的情况；