MQ技术众多, 包含RocketMQ、KAFKA、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。
技术比对
对比点 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | ZeroMQ | Kafka |
成熟度 | 成熟 | 成熟 | 比较成熟 | 不成熟 | 成熟 |
社区活跃度 | 高 | 高 | 中 | 低 | 高 |
文档 | 多 | 多 | 中 | 中 | 多 |
优点 | 功能齐全, 大量开源项目使用 | Erlang 语言开发, 并发能力,性能很好 | 支持上万个队列;多种消费模式;可靠性好 | 低延时,低开销,高性能 | 多文件并发写入,高吞吐量 |
授权方式 | 开源 | 开源 | 开源 | 开源 | 开源 |
协议 | OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQP | AMQP | 自定义协议 | TCP、UDP | 仿AMQP |
持久化 | 内存、文件、数据库 | 内存、文件 | 磁盘文件 | 在消息发送端保存 | 磁盘文件 |
事 务 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
集群 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
负载均衡 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | |
管理界面 | 一般 | 好 | 可视化管理 | 无 | 一般 |
顺序 | 不严格 | 不严格 | 保证严格顺序 | 无法保障 | 不严格 |
单机性能 | 万级 | 万级 | 10万级 | 10万级 | 10万级 |
选型案例
假如做的是金融交易类平台, 要求较高的性能与数据的一致性。
ActiveMQ和RabbitMQ虽然成熟度较高, 但是并非针对高吞吐量设计, 不适合互联网大数据量应用;ZeroMQ虽然有较好的吞吐性能, 但是其成熟度不高, 事务、集群与接入都不完善;那么剩下RocketMQ和Kafka, 这两种队列都是针对大数据设计, 高吞吐性能,特征都比较相似;但是Kafka吞吐性能单机可以达到百万级, 而RocketMQ在十万级 , 是不是就可以采用Kafka? 性能问题解决了, 但是数据的一致性呢? Kafka正因为其高性能,每个Partition一个物理文件, 带来的弊端是不能严格保证顺序, 这样就会导致数据出现错乱, 而金融场景对这点是非常严格苛刻, RocketMQ正是借鉴Kafka架构重新设计, 可以支持上千个Topic而不衰减。RocketMQ消息投递保证了严苛的顺序, 虽然单机吞吐量不及Kafka, 但是可以通过集群方式弥补, 没有完美的技术, 基于这些特征, RocketMQ更适合金融类场景的运用, RocketMQ也是经过阿里支付场景海量数据的验证。