RabbitMQ和Kafka对比，总结了以下几个点

Posted 2023-04-16

参考技术A

前言

开源社区有好多优秀的队列中间件，比如RabbitMQ和Kafka，每个队列都貌似有其特性，在进行工程选择时，往往眼花缭乱，不知所措。对于RabbitMQ和Kafka，到底应该选哪个？

RabbitMQ架构

概念

RabbitMQ是一个分布式系统

broker：每个节点运行的服务程序，功能为维护该节点的队列的增删以及转发队列操作请求。

master queue：每个队列都分为一个主队列和若干个镜像队列。

mirror queue：镜像队列，作为master queue的备份。在master queue所在节点挂掉之后，系统把mirror queue提升为master queue，负责处理客户端队列操作请求。注意，mirror queue只做镜像，设计目的不是为了承担客户端读写压力。

如上图所示，集群中有两个节点，每个节点上有一个broker，每个broker负责本机上队列的维护，并且borker之间可以互相通信。集群中有两个队列A和B，每个队列都分为master queue和mirror queue（备份）。那么队列上的生产消费怎么实现的呢？

队列消费

如上图有两个consumer消费队列A，这两个consumer连在了集群的不同机器上。RabbitMQ集群中的任何一个节点都拥有集群上所有队列的元信息，所以连接到集群中的任何一个节点都可以，主要区别在于有的consumer连在master queue所在节点，有的连在非master queue节点上。

因为mirror queue要和master queue保持一致，故需要同步机制，正因为一致性的限制，导致所有的读写操作都必须都操作在master queue上（想想，为啥读也要从master queue中读？和数据库读写分离是不一样的。），然后由master节点同步操作到mirror queue所在的节点。即使consumer连接到了非master queue节点，该consumer的操作也会被路由到master queue所在的节点上，这样才能进行消费。

队列生产

原理和消费一样，如果连接到非 master queue 节点，则路由过去。

不足

由于master queue单节点，导致性能瓶颈，吞吐量受限。虽然为了提高性能，内部使用了Erlang这个语言实现，但是终究摆脱不了架构设计上的致命缺陷。

Kafka

说实话，Kafka我觉得就是看到了RabbitMQ这个缺陷才设计出的一个改进版，改进的点就是：把一个队列的单一master变成多个master，即一台机器扛不住qps，那么我就用多台机器扛qps，把一个队列的流量均匀分散在多台机器上不就可以了么？注意，多个master之间的数据没有交集，即一条消息要么发送到这个master queue，要么发送到另外一个master queue。

这里面的每个master queue 在Kafka中叫做Partition，即一个分片。一个队列有多个主分片，每个主分片又有若干副分片做备份，同步机制类似于RabbitMQ。

如上图，我们省略了不同的queue，假设集群上只有一个queue（Kafka中叫Topic）。每个生产者随机把消息发送到主分片上，之后主分片再同步给副分片。

队列读取的时候虚拟出一个Group的概念，一个Topic内部的消息，只会路由到同Group内的一个consumer上，同一个Group中的consumer消费的消息是不一样的；Group之间共享一个Topic，看起来就是一个队列的多个拷贝。所以，为了达到多个Group共享一个Topic数据，Kafka并不会像RabbitMQ那样消息消费完毕立马删除，而是必须在后台配置保存日期，即只保存最近一段时间的消息，超过这个时间的消息就会从磁盘删除，这样就保证了在一个时间段内，Topic数据对所有Group可见（这个特性使得Kafka非常适合做一个公司的数据总线）。队列读同样是读主分片，并且为了优化性能，消费者与主分片有一一的对应关系，如果消费者数目大于分片数，则存在某些消费者得不到消息。

由此可见，Kafka绝对是为了高吞吐量设计的，比如设置分片数为100，那么就有100台机器去扛一个Topic的流量，当然比RabbitMQ的单机性能好。

总结

本文只做了Kafka和RabbitMQ的对比，但是开源队列岂止这两个，ZeroMQ，RocketMQ，JMQ等等，时间有限也就没有细看，故不在本文比较范围之内。

所以，别再被这些五花八门的队列迷惑了，从架构上找出关键差别，并结合自己的实际需求（比如本文就只单单从吞吐量一个需求来考察）轻轻松松搞定选型。最后总结如下：

吞吐量较低：Kafka和RabbitMQ都可以。

吞吐量高：Kafka。

RabbitMQ和kafka从几个角度简单的对比

业界对于消息的传递有多种方案和产品，

本文就比较有代表性的两个MQ(rabbitMQ,kafka)进行阐述和做简单的对比

在应用场景方面，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。

1)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。

2)在吞吐量

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。

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。

3)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。

4)在集群负载均衡方面

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。

rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。

原文：http://wbj0110.iteye.com/blog/1974988

收集的rabbitmq资料如下：

http://jzhihui.iteye.com/category/195005

http://lynnkong.iteye.com/blog/1699684

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/19607841

http://ybbct.iteye.com/blog/1562326