一、选择消息队列的基本标准
不同的消息队列产品在功能和特性方面是各有优劣的,但是我们在选择的时候应尽量保证一个通用的最低标准。
1.必须是开源的产品
开源很重要,如果在使用该产品时遇到了影响业务的bug,可以通过修改源代码来进行修复。否则就只能等待开发者发布下一个版本了。
2.必须是近年来比较流行且有一定社区活跃度的产品
流行的好处是我们遇到的bug会比较少,其次,流行的产品与周边生态系统会有比较好的集成和兼容。例如flink内置了kafka的data source,使用kafka很容易作为flink的数据源开发流计算应用。
3.必须包括几个重要的特性
- 消息的可靠传递,确保不丢消息。
- 支持集群。
- 具备足够好的性能。
二、不同的消息队列对比
对于消息队列来说,主要有两种模型:点对点队列模型和发布/订阅模型。二者的最大区别在于一份消息数据能否被消费多次的问题。
点对点队列模型
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iI9gCNxR-1667985459686)(./img/chp2-1.png)] 消息队列按顺序消费 消息队列的选型_java-rabbitmq](https://s2.51cto.com/images/blog/202404/04211311_660ea7679110919137.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=/resize,m_fixed,w_1184)
发布/订阅模型
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bHbRkkhV-1667985459687)(./img/chp2-2.png)] 消息队列按顺序消费 消息队列的选型_java-rabbitmq_02](https://s2.51cto.com/images/blog/202404/04211311_660ea767be80d1189.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=/resize,m_fixed,w_1184)
实际上在发布/订阅模型中,如果只有一个订阅者,那么它和队列模型基本是一样的。也就是说,发布/订阅模型在功能层面上是可以兼容队列模型的。
1.RabbitMQ
优点
- 轻量级、迅捷,容易部署和使用,开箱即用;
- 是少数支持AMQP协议的消息队列之一;
- 在
Producer和Queue之间增加了一个Exchange模块(可以理解为交换机),可以自由实现路由规则,使得路由配置更加灵活; - 支持的编程语言是消息队列中最多的,如果开发的系统使用的是冷门编程语言,可以找到对应的RabbitMQ客户端。
缺点
- 对消息堆积的支持不好。在它的设计理念中,消息队列是一个管道,不应当大量堆积消息。所以当消息大量积压时,会导致性能急剧下降。
- 相比其他消息队列性能较差。每秒可以处理几万到十几万消息,不过如果要求更高则应该选择其他消息队列。
- 使用Erlang语言开发,不易进行维护。Erlang语言不易学,很难对RabbitMQ进行扩展和二次开发。
RabbitMQ使用的是队列模型,它通过配置Exchange模块来将消息投放到多个队列,来实现发布/订阅模式。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DpUJcyho-1667985459689)(./img/chp2-3.png)] 消息队列按顺序消费 消息队列的选型_消息队列按顺序消费_03](https://s2.51cto.com/images/blog/202404/04211311_660ea767ef86368166.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=/resize,m_fixed,w_1184)
2.RocketMQ
优点
- 阿里内部双11使用,性能、可靠性、稳定性都值得信赖,每秒处理几十万条消息。
- 中文社区比较活跃。
- 使用java开发,易于对其进行扩展和二次开发。
- 收到消息后直接发送,响应时延很低,可以做到毫秒级别。
缺点
- 作为国产消息队列,在国际上没有那么流行,与周边生态系统的集成和兼容稍差。
RocketMQ使用的是发布/订阅模型,通过消费者组来实现对消息的重复消费。同一个消费者组中的消费者只能消费不同的队列,不同消费者组中的消费者可以消费同一队列。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kRAuzkDU-1667985459689)(./img/chp2-4.png)] 消息队列按顺序消费 消息队列的选型_消息队列按顺序消费_04](https://s2.51cto.com/images/blog/202404/04211312_660ea7683530912771.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=/resize,m_fixed,w_1184)
3.Kafka
优点
- 与周边生态系统兼容性最好,尤其在大数据和流计算领域,所有相关开源软件系统都会优先支持kafka。
- 在数据可靠性、稳定性和功能特性等方面可以满足绝大多数场景需求。
- 异步收发的性能是三者中最好的,但是与RocketMQ没有量级上的差异。
- 使用java和scala进行开发。
缺点
- 不太适合在线业务场景。由于kafka是批量发送数据的,所以在消息数量不是很多时,时延反而比较高。
kafka同样使用发布/订阅模型,它同样通过消费者组实现重复消费,不过RocketMQ中的队列(Queue)在kafka中称为分区(Partition)。
4.Pulsar
新兴的开源消息队列,采用存储和计算分离的设计,成熟度还没有很高。
5.ActiveMQ
老一代消息队列,逐渐淘汰。
















