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  • 常见消息中间件比较

    2019-10-10 14:13:04
    rabbitmq是Erlang编写的开源消息队列,通过Actor模型实现了数据的稳定可靠传输。 rabbitmq由Exchange,Binding,queue组成,exchange和binding组成了消息的路由。 producer通过连接channel和server进行通信。 consumer...

    rabbitMQ:
    rabbitmq是Erlang编写的开源消息队列,通过Actor模型实现了数据的稳定可靠传输。
    rabbitmq由Exchange,Binding,queue组成,exchange和binding组成了消息的路由。
    producer通过连接channel和server进行通信。
    consumer从queue获取消息进行消费。rabbitMQ有消息的确认机制。
    rabbitmq实现了代理(Broker)架构,发送到客户端消息可以在中央节点上排队。
    此特性使得RabbitMQ易于使用和部署,适宜于很多场景如路由、负载均衡或消息持久化等,但是这使得它的可扩展性差,速度较慢,因为中央节点增加了延迟,消息封装后也比较大,rabbitMQ支持miror的queue,主queue失效,miror queue接管。rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka,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。
    总的来说,RabbitMQ在数据一致性、稳定性和可靠性方面比较优秀,而且直接或间接的支持多种协议,对多种语言支持良好。但是其性能和吞吐量差强人意。
    kafka:
    Kafka是是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统,以Pull的形式消费消息。
    具有特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既以达到10W/s 的吞吐速率; 完全的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,自动实现复杂均衡。实现了消息顺序和海量堆积。
    kafka由producer,broker,consumer组成,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。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。
    kafka的broker支持主备模式。
    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。
    支持Hadoop数据并行加载(partition),对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解
    决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理。
    总结:
    Kafka自身服务与消息的生产和消费都依赖于Zookeeper,使用Scala语言开发。因为其消息的消费使用客户端Pull方式,消息可以被多个客户端(group)消费,理论上消息会重复,但是不会丢失(除非消息过期)。
    rocketMQ:
    RocketMQ是阿里开源的消息中间件,使用纯Java开发,具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式
    系统应用的特点。它对消息的可靠传输及事务性做了优化 与Kafka一脉相
    承(甚至更优),性能强劲,支持海量堆积。
    ActiveMQ:
    是Apache下的一个子项目,介于ZeroMQ和RabbitMQ之间。
    支持OpenWire、Stomp、AMQP v1.0、MQTT v3.1、REST、Ajax、Webservice等多种协议;完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规 范(事务、持久化、XA消息);支持持久化到数据库。但是ActiveMQ不够轻巧,而且对于队列较多的情况支持不好,有丢消息的情况。

    ZeroMQ:
    ZeroMQ号称是“史上最快的消息队列”,尤其针对大吞吐量的需求场景,基于c语言开发的,可以在任何平台通过任何代码连 接, 通过inproc、IPC、TCP、TIPC、多播传送消息,支持发布-订阅、推-拉、共享队列等模式,高速异步I/O引擎。
    ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列,但是开发人员需要自己组合多种技术框架,技术上的复杂度是对这MQ能 够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用 程序将扮演了这个服务角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库,可以使用NuGet安装,然后你就可以愉快的在应用程序之 间发送消息了。
    但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列,也就是说如果down机,数据将会丢失。
    根据官方的说法,ZeroMQ是一个简单好用的传输层,像框架一样的可嵌入的socket类库,使Socket编程更加简单、简洁、性 能更高,是专门为高吞吐量/低延迟的场景开发的。ZeroMQ与其他MQ有着本质的区别,它根本不是消息队列服务器,更类似 与一个底层网络通讯库,对原有Socket API进行封装,在使用的使用引入对应的jar包即可,可谓是相当灵活。
    同时,因为它的简单灵活,如果我们想作为消息队列使用的话,需要开发大量代码。而且,ZeroMQ不支持消息持久化,其定 位并不是安全可靠的消息传输,所以还需要自己编码保证可靠性。简而言之一句话,ZeroMQ很强大,但是想用好需要自己实现。

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  • 中小型公司⾸首选RabbitMQ:管理理界⾯面简单,高并发。 大型公司可以选择RocketMQ:更⾼高并发,可对rocketmq进行定制化开发。 日志采集功能,首选kafka,专为⼤大数据准备。

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    1. 中小型公司⾸首选RabbitMQ:管理理界⾯面简单,高并发。
    2. 大型公司可以选择RocketMQ:更⾼高并发,可对rocketmq进行定制化开发。
    3. 日志采集功能,首选kafka,专为⼤大数据准备。
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  • 常见的几种消息中间件

    千次阅读 2020-05-15 14:41:20
    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。 1、消息中间件的组成 1.1 Broker 消息服务器,作为server提供消息核心服务1.2 Producer 消息生产...

    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。

    1、消息中间件的组成

    1.1 Broker
    消息服务器,作为server提供消息核心服务
    1.2 Producer
    消息生产者,业务的发起方,负责生产消息传输给broker
    1.3 Consumer
    消息消费者,业务的处理方,负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理
    1.4 Topic
    主题,发布订阅模式下的消息统一汇集地,不同生产者向topic发送消息,由MQ服务器分发到不同的订阅者,实现消息的广播
    1.5 Queue
    队列,PTP模式下,特定生产者向特定queue发送消息,消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收
    1.6 Message
    消息体,根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包,来封装业务数据,实现消息的传输

    2、消息中间件的优势

    2.1 系统解耦
    交互系统之间没有直接的调用关系,只是通过消息传输,故系统侵入性不强,耦合度低。
    2.2 提高系统响应时间
    例如原来的一套逻辑,完成支付可能涉及先修改订单状态、计算会员积分、通知物流配送几个逻辑才能完成;通过MQ架构设计,就可将紧急重要(需要立刻响应)的业务放到该调用方法中,响应要求不高的使用消息队列,放到MQ队列中,供消费者处理。
    2.3 为大数据处理架构提供服务
    通过消息作为整合,大数据的背景下,消息队列还与实时处理架构整合,为数据处理提供性能支持。
    2.4 Java消息服务——JMS
    Java消息服务(Java Message Service,JMS)应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件(MOM)的API,用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信。 
    JMS中的P2P和Pub/Sub消息模式:点对点(point to point, queue)与发布订阅(publish/subscribe,topic)最初是由JMS定义的。这两种模式主要区别或解决的问题就是发送到队列的消息能否重复消费(多订阅)。

    3、四种常用消息中间件比较分析(RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka、RocketMQ):

    一、RabbitMQ

    RabbitMQ是一个由Erlang语言开发的基于AMQP标准的开源实现。RabbitMQ最初起源于金融系统,用于在分布式系统中存储转发消息,在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。其具体特点包括:
    可靠性
    灵活的路由
    支持消息集群
    高可用性
    支持多种协议  (除支持AMQP协议之外,还通过插件的方式支持其他消息队列协议,如STOMP、MQTT)
    支持多语言客户端
    提供管理界面
    提供跟踪机制
    提供插件机制 (RabbitMQ提供了许多插件,也可以编写自己的插件)

    RabbitMQ最大的优势在于提供了比较灵活的消息路由策略、高可用性、可靠性以及丰富的插件、多种平台支持和完善的文档。不过,由于AMQP协议本身导致它的实现比较重量,从而使得与其他MQ (比如Kafka) 对比其吞吐量处于下风。

    二、ActiveMQ

    ActiveMQ是由Apache出品的一款开源消息中间件,旨在为应用程序提供高效、可扩展、稳定、安全的企业级消息通信。ActiveMQ实现了JMS 1.1 并提供了很多附加的特性,比如JMX管理、主从管理、消息组通信、消息优先级、延迟接收消息、虚拟接收者、消息持久化、消息队列监控等。主要特性如下:
    支持Java、C、C++、C#、Ruby、Perl、Python、PHP等多种语言的客户端和协议,如OpenWire、STOMP、AMQP、MQTT协议。
    提供了像消息组通信、消息优先级、延迟接收消息、虚拟接收者、消息持久化之类的高级特性。
    完全支持JMS 1.1 和 J2EE 1.4 规范 (包括持久化、分布式事务消息、事务)
    支持Spring框架,ActiveMQ 可以通过Spring 的配置文件方式很容易嵌入Spring应用中。
    通过了常见的J2EE服务器测试,比如TomEE、Geronimo、JBoss、GlassFish、WebLogic。
    连接方式多样化,ActiveMQ 提供了多种连接方式,例如 in-VM、TCP、SSL、NIO、UDP、多播、JGroups、JXTA。
    支持通过使用JDBC 和 Journal 实现消息的快速持久化。
    为高性能集群、客户端-服务器、点对点通信等场景而设计。
    提供了技术和语言中立的REST API 接口。
    支持以AJAX 方式调用 ActiveMQ。
    ActiveMQ 可以轻松地与CXF、Axis 等 WebService 技术整合,以提供可靠的消息传递。
    可以作为内存中的JMS 提供者,非常适合 JMS 单元测试。

    三、Kafka

    Kafka 最早是由LinkedIn 公司开发的一种分布式的基于 发布/订阅 的消息系统,后来成为 Apache 的顶级项目。其主要特点如下:
    同时为发布和订阅提供高吞吐量。(Kafka 的设计目标是以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力的,即使对TB级别以上数据也能保证常数时间的访问性能,即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条消息的传输)
    消息持久化。 (将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如 ETL 以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及复制可以防止数据丢失。)
    分布式。 (支持服务器间的消息分区及分布式消费,同时保证每个Partition 内的消息顺序传输。其内部的Producer、Broker 和 Consumer 都是分布式架构,这更易于向外扩展。)
    消费消息采用 Pull 模式。(消息被处理的状态是在 Consumer 端维护的,而不是由服务器端维护,Broker 无状态,Consumer 自己保存offet。)
    支持Online 和 Offline 场景,同时支持离线数据处理和实时数据处理。

    四、RocketMQ

    RocketMQ是阿里巴巴于2012年开源的分布式消息中间件,后来捐赠给 Apache软件基金会,并于2017年9月25日成为Apache的顶级项目。作为经历过多次阿里巴巴“双11” 这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件,以其高性能、低延迟和高可靠等特性近年来被越来越多的国内企业所使用。其主要特点如下:
    具有灵活的可扩展性。 (RocketMQ 天然支持集群,其核心四大组件(NameServer、Broker、Producer、Consumer)的每一个都可以在没有单点故障的情况下进行水平扩展。)
    具有海量消息堆积能力。 (RocketMQ 采用零拷贝原理实现了超大量消息的堆积能力,据说单机已经可以支持亿级消息堆积,而且在堆积了这么多消息后依然保持写入低延迟)
    支持顺序消息。 (RocketMQ 可以保证消息消费者按照消息发送的顺序对消息进行消费。顺序消息分为全局有序消息和局部有序消息,一般推荐使用局部有序消息,即生产者通过将某一类消息按顺序发送至同一个队列中来实现。)
    支持多种消息过滤方式。 (消息过滤分为在服务器端过滤和在消费端过滤。在服务器端过滤时可以按照消息消费者的要求进行过滤,优点是减少了不必要的消息传输,缺点是增加了消息服务器的负担,实现相对复杂。消费端过滤则完全由具体应用自定义实现,这种方式更加灵活,缺点是很多无用的消息会被传输给消息消费者。)
    支持事务消息。 (RocketMQ 除支持普通消息、顺序消息之外,还支持事务消息,这个特性对于分布式事务来说提供了另一种解决思路。)
    支持回溯消费。 (回溯消费是指对于消费者已经消费成功的消息,由于业务需求需要重新消费。RocketMQ 支持按照时间回溯消费,时间维度精确到毫秒,可以向前回溯,也可以向后回溯。)
     

    综合对比:

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  • 可以直接去看原文:浅谈消息队列及常见消息中间件 简介 消息队列 已经逐渐成为企业应用系统 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。 当前使用较多的 消息队列 ...

    可以直接去看原文:浅谈消息队列及常见的消息中间件

    简介

    消息队列 已经逐渐成为企业应用系统 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。
    当前使用较多的 消息队列 有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ 等,而部分 数据库 如 Redis、MySQL 以及 phxsql 也可实现消息队列的功能。

    消息队列 是指利用 高效可靠 的 消息传递机制 进行与平台无关的 数据交流,并基于 数据通信 来进行分布式系统的集成。
    通过提供 消息传递 和 消息排队 模型,它可以在 分布式环境 下提供 应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步 等等功能,其作为 分布式系统架构 中的一个重要组件,有着举足轻重的地位。

    消息队列的特点

    采用异步处理模式

    消息发送者 可以发送一个消息而无须等待响应。消息发送者 将消息发送到一条 虚拟的通道(主题 或 队列)上,消息接收者 则 订阅 或是 监听 该通道。一条信息可能最终转发给 一个或多个 消息接收者,这些接收者都无需对 消息发送者 做出 同步回应。整个过程都是 异步的。

    应用系统之间解耦合

    主要体现在如下两点:

    • 发送者和接受者不必了解对方、只需要 确认消息;
    • 发送者和接受者 不必同时在线。
      比如在线交易系统为了保证数据的 最终一致,在 支付系统 处理完成后会把 支付结果 放到 消息中间件 里,通知 订单系统 修改 订单支付状态。两个系统是通过消息中间件解耦的。

    传输模式

    点对点模型

    点对点模型 用于 消息生产者 和 消息消费者 之间 点到点 的通信。消息生产者将消息发送到由某个名字标识的特定消费者。这个名字实际上对于消费服务中的一个 队列(Queue),在消息传递给消费者之前它被 存储 在这个队列中。

    特点:

    1. 每个消息只用一个消费者;
    2. 发送者和接受者没有时间依赖;
    3. 接受者确认消息接受和处理成功。

    发布/订阅模型(Pub/Sub)

    发布者/订阅者 模型支持向一个特定的 消息主题 生产消息。0 或 多个订阅者 可能对接收来自 特定消息主题 的消息感兴趣。
    在这种模型下,发布者和订阅者彼此不知道对方,就好比是匿名公告板。这种模式被概况为:多个消费者可以获得消息,在 发布者 和 订阅者 之间存在 时间依赖性。发布者需要建立一个 订阅(subscription),以便能够消费者订阅。订阅者 必须保持 持续的活动状态 并 接收消息。

    特性:

    • 每个消息可以有多个订阅者;
    • 客户端只有订阅后才能接收到消息;
    • 持久订阅和非持久订阅。

    使用场景

    最常用的几种,是做 应用程序松耦合、异步处理模式、发布与订阅、最终一致性、错峰流控
    和 日志缓冲 等。反之,如果需要 强一致性,关注业务逻辑的处理结果,则使用 RPC 显得更为合适。

    推拉模型

    Push推消息模型

    消息生产者 将消息发送给 消息队列,消息队列 又将消息推给 消息消费者。

    Pull拉消息模型

    消费者 请求 消息队列 接受消息,消息生产者 从 消息队列 中拉该消息。

    常用消息队列

    常用的消息队列(ActiveMQ / RabbitMQ / RocketMQ / Kafka)

    RocketMQ

    优点

    • 单机 支持 1 万以上 持久化队列;
    • RocketMQ 的所有消息都是 持久化的,先写入系统 PAGECACHE,然后 刷盘,可以保证 内存 与 磁盘 都有一份数据,而 访问 时,直接 从内存读取。
    • 模型简单,接口易用(JMS 的接口很多场合并不太实用);
    • 性能非常好,可以允许 大量堆积消息 在 Broker 中;
    • 支持 多种消费模式,包括 集群消费、广播消费等;
    • 各个环节 分布式扩展设计,支持 主从 和 高可用;
    • 开发度较活跃,版本更新很快。

    缺点

    • 支持的 客户端语言 不多,目前是 Java 及 C++,其中 C++ 还不成熟;
    • RocketMQ 社区关注度及成熟度也不及前两者;
    • 没有 Web 管理界面,提供了一个 CLI (命令行界面) 管理工具带来 查询、管理 和 诊断各种问题;
    • 没有在 MQ 核心里实现 JMS 等接口;

    kafka

    Apache Kafka 是一个 分布式消息发布订阅 系统。它最初由 LinkedIn 公司基于独特的设计实现为一个 分布式的日志提交系统 (a distributed commit log),之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 性能高效、可扩展良好 并且 可持久化。它的 分区特性,可复制 和 可容错 都是其不错的特性。

    主要特性

    • 快速持久化:可以在 O(1) 的系统开销下进行 消息持久化;
    • 高吞吐:在一台普通的服务器上既可以达到 10W/s 的 吞吐速率;
    • 完全的分布式系统:Broker、Producer 和 Consumer 都原生自动支持 分布式,自动实现 负载均衡;
    • 支持 同步 和 异步 复制两种 高可用机制;
    • 支持 数据批量发送 和 拉取;
    • 零拷贝技术(zero-copy):减少 IO 操作步骤,提高 系统吞吐量;
    • 数据迁移、扩容 对用户透明;
    • 无需停机 即可扩展机器;
    • 其他特性:丰富的 消息拉取模型、高效 订阅者水平扩展、实时的 消息订阅、亿级的 消息堆积能力、定期删除机制;

    优点

    • 客户端语言丰富:支持 Java、.Net、PHP、Ruby、Python、Go 等多种语言;
    • 高性能:单机写入 TPS 约在 100 万条/秒,消息大小 10 个字节;
    • 提供 完全分布式架构,并有 replica 机制,拥有较高的 可用性 和 可靠性,理论上支持 消息无限堆积;
    • 支持批量操作;
    • 消费者 采用 Pull 方式获取消息。消息有序,通过控制 能够保证所有消息被消费且仅被消费 一次;
    • 有优秀的第三方 Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager;
    • 在 日志领域 比较成熟,被多家公司和多个开源项目使用。

    缺点

    • Kafka 单机超过 64 个 队列/分区 时,Load 时会发生明显的飙高现象。队列 越多,负载 越高,发送消息 响应时间变长;
    • 使用 短轮询方式,实时性 取决于 轮询间隔时间;
    • 消费失败 不支持重试;
    • 支持 消息顺序,但是 一台代理宕机 后,就会产生 消息乱序;

    几种消息队列对比

    在这里插入图片描述

    参考资料

    浅谈消息队列及常见的消息中间件

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