消息队列中间件的简述以及比较
引言
??上文简单讲述了何为消息队列和消息队列的特点(优点),本文为大家介绍一下各个消息队列中间件的特点和差距,主要对比的中间件有RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、Kafka。
一、RabbitMQ的简单介绍
??RabbitMQ是一款使用Erlang语言开发的,实现AMQP(高级消息队列协议)的开源消息中间件。
组成:
- Broker:消息队列服务进程。此进程包括两个部分:Exchange和Queue。
- Exchange:消息队列交换机。按一定的规则将消息路由转发到某个队列。
- Queue:消息队列,存储消息的队列。
- Producer:消息生产者。生产方客户端将消息同交换机路由发送到队列中。
- Consumer:消息消费者。消费队列中存储的消息。
特点:
- 可靠性。支持持久化,传输确认,发布确认等保证了MQ的可靠性。
- 灵活的分发消息策略。这应该是RabbitMQ的一大特点。在消息进入MQ前由Exchange(交换机)进行路由消息。分发消息策略有:简单模式、工作队列模式、发布订阅模式、路由模式、通配符模式。
- 支持集群。多台RabbitMQ服务器可以组成一个集群,形成一个逻辑Broker。
- 多种协议。RabbitMQ支持多种消息队列协议,比如 STOMP、MQTT 等等。
- 支持多种语言客户端。RabbitMQ几乎支持所有常用编程语言,包括 Java、.NET、Ruby 等等。
- 可视化管理界面。RabbitMQ提供了一个易用的用户界面,使得用户可以监控和管理消息 Broker。
- 插件机制。RabbitMQ提供了许多插件,可以通过插件进行扩展,也可以编写自己的插件。
工作流程:
- 消息生产者连接到RabbitMQ Broker,创建connection,开启channel。
- 生产者声明交换机类型、名称、是否持久化等。
- 生产者发送消息,并指定消息是否持久化等属性和routing key。
- exchange收到消息之后,根据routing key路由到跟当前交换机绑定的相匹配的队列里面。
- 消费者监听接收到消息之后开始业务处理。
二、ActiveMQ的简单介绍
??Apache ActiveMQ是最流行的开源,多协议,基于Java的消息代理。它支持行业标准协议,因此用户可以跨各种语言和平台获得客户端选择的好处。从用 JavaScript、C、C++、Python、.Net 等编写的客户端进行连接。使用无处不在的 AMQP协议集成您的多平台应用程序。在 Web 应用程序之间使用 STOMP通过 websockets 交换消息。使用MQTT管理您的物联网设备。支持您现有的 JMS基础架构及其他设备。ActiveMQ 提供了支持任何消息传递用例的强大功能和灵活性。
使用:需要Java JDK
特点:
-
服从 JMS 规范:JMS 规范提供了良好的标准和保证,包括:同步或异步的消息分发,一次和仅一次的消息分发,消息接收和订阅等等。遵从 JMS 规范的好处在于,不论使用什么 JMS 实现提供者,这些基础特性都是可用的;
-
连接性:ActiveMQ 提供了广泛的连接选项,支持的协议有:HTTP/S,IP 多播,SSL,STOMP,TCP,UDP,XMPP等等。对众多协议的支持让 ActiveMQ 拥有了很好的灵活性。
-
支持的协议种类多:OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQP ;
-
持久化插件和安全插件:ActiveMQ 提供了多种持久化选择。而且,ActiveMQ 的安全性也可以完全依据用户需求进行自定义鉴权和授权;
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支持的客户端语言种类多:除了 Java 之外,还有:C/C++,.NET,Perl,PHP,Python,Ruby;
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代理集群:多个 ActiveMQ 代理可以组成一个集群来提供服务;
-
异常简单的管理:ActiveMQ 是以开发者思维被设计的。所以,它并不需要专门的管理员,因为它提供了简单又使用的管理特性。有很多中方法可以监控 ActiveMQ 不同层面的数据,包括使用在 JConsole 或者 ActiveMQ 的Web Console 中使用 JMX,通过处理 JMX 的告警消息,通过使用命令行脚本,甚至可以通过监控各种类型的日志。
三、RocketMQ的简单介绍
??RocketMQ是一个纯Java、分布式、队列模型的开源消息中间件,前身是MetaQ,是阿里参考Kafka特点研发的一个队列模型的消息中间件,后开源给apache基金会成为了apache的顶级开源项目,具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。
优点:
- 单机吞吐量:十万级
- 可用性:非常高,分布式架构
- 消息可靠性:经过参数优化配置,消息可以做到0丢失
- 功能支持:MQ功能较为完善,还是分布式的,扩展性好
- 支持10亿级别的消息堆积,不会因为堆积导致性能下降
- 源码是java,我们可以自己阅读源码,定制自己公司的MQ,可以掌控
- 天生为金融互联网领域而生,对于可靠性要求很高的场景,尤其是电商里面的订单扣款,以及业务削峰,在大量交易涌入时,后端可能无法及时处理的情况
- RoketMQ在稳定性上可能更值得信赖,这些业务场景在阿里双11已经经历了多次考验,如果你的业务有上述并发场景,建议可以选择RocketMQ
缺点:
- 支持的客户端语言不多,目前是java及c++,其中c++不成熟
- 社区活跃度不是特别活跃那种
- 没有在 mq 核心中去实现JMS等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码
四、Kafka的简单介绍
??Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
特点:
- 高吞吐量、低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
- 可扩展性:kafka集群支持热扩展
- 持久性、可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失
- 容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败)
- 高并发:支持数千个客户端同时读写
使用场景:
- 日志收集:一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log,通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer,例如hadoop、Hbase、Solr等。
- 消息系统:解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
- 用户活动跟踪:Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动,如浏览网页、搜索、点击等活动,这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中,然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析,或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
- 运营指标:Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据,生产各种操作的集中反馈,比如报警和报告。
- 流式处理:比如spark streaming和storm
- 事件源
五、各个中间件对比
特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | Kafka | RocketMQ |
---|---|---|---|---|
PRODUCER-COMSUMER | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
PUBLISH-SUBSCRIBE | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
REQUEST-REPLY | 支持 | 支持 | - | 支持 |
API完备性 | 高 | 高 | 高 | 低(静态配置) |
多语言支持 | 支持,JAVA优先 | 语言无关 | 支持,JAVA优先 | 支持 |
单机呑吐量 | 万级 | 万级 | 十万级 | 单机万级 |
消息延迟 | - | 微秒级 | 毫秒级 | - |
可用性 | 高(主从) | 高(主从) | 非常高(分布式) | 高 |
消息丢失 | - | 低 | 理论上不会丢失 | - |
消息重复 | - | 可控制 | 理论上会有重复 | - |
文档的完备性 | 高 | 高 | 高 | 中 |
提供快速入门 | 有 | 有 | 有 | 无 |
首次部署难度 | - | 低 | 中 | 高 |
社区活跃度 | 低 | 中 | 高 | 高 |
总结
- 本文简述了几个消息队列中间件的特点和之间的差距,对于如何使用本文并没有进行赘述,下篇文章将会对于几个中间件如何使用进行描述。
- 欢迎大家提出建议以及批评,有任何问题可以私信。
参考文档
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