简单明了，Kafka与MQ的区别

Posted 2023-04-16

参考技术A 作为消息队列来说，企业中选择mq的还是多数，因为像Rabbit，Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品，性能一般但可靠性较强，

而kafka原本设计的初衷是日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题，在比较轻量的场合下能够适用。

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。

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。

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。

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支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。

kafka的broker支持主备模式。

rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。

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与kafka到底用哪个好

Kafka和RabbitMq一样是通用意图消息代理，他们都是以分布式部署为目的。但是他们对消息语义模型的定义的假设是非常不同的。我对"AMQP 更成熟"这个论点是持怀疑态度的。让我们用事实说话来看看用什么解决方案来解决你的问题。
a) 以下场景你比较适合使用Kafka。你有大量的事件(10万以上/秒)、你需要以分区的，顺序的，至少传递成功一次到混杂了在线和打包消费的消费者、你希望能重读消息、你能接受目前是有限的节点级别高可用或则说你并不介意通过论坛/IRC工具得到还在幼儿阶段的软件的支持。
b) 以下场景你比较适合使用RabbitMQ。你有较少的事件（2万以上/秒）并且需要通过复杂的路由逻辑去找到消费者、你希望消息传递是可靠的、你并不关心消息传递的顺序、你需要现在就支持集群-节点级别的高可用或则说你需要7*24小时的付费支持（当然也可以通过论坛/IRC工具）。 参考技术A 回答

这篇文章会先介绍一下基本的异步消息模式，然后再介绍一下RabbitMQ和Kafka以及他们的内部结构信息。第二部分（未完成）主要介绍这两种技术的主要不同点以及他们各自的优缺点，最后我们会说明一下怎样选择这两种技术。

异步消息模式

异步消息可以作为解耦消息的生产和处理的一种解决方案。提到消息系统，我们通常会想到两种主要的消息模式——消息队列和发布/订阅模式。

消息队列

利用消息队列可以解耦生产者和消费者。多个生产者可以向同一个消息队列发送消息；但是，一个消息在被一个消息者处理的时候，这个消息在队列上会被锁住或者被移除并且其他消费者无法处理该消息。也就是说一个具体的消息只能由一个消费者消费。

消息队列

需要额外注意的是，如果消费者处理一个消息失败了，消息系统一般会把这个消息放回队列，这样其他消费者可以继续处理。消息队列除了提供解耦功能之外，它还能够对生产者和消费者进行独立的伸缩（scale），以及提供对错误处理的容错能力。

发布/订阅

发布/订阅（pub/sub）模式中，单个消息可以被多个订阅者并发的获取和处理。

发布/订阅

例如，一个系统中产生的事件可以通过这种模式让发布者通知所有订阅者。在许多队列系统中常常用主题（topics）这个术语指代发布/订阅模式。在RabbitMQ中，主题就是发布/订阅模式的一种具体实现（更准确点说是交换器（exchange）的一种），但是在这篇文章中，我会把主题和发布/订阅当做等价来看待。

一般来说，订阅有两种类型：

临时（ephemeral）订阅，这种订阅只有在消费者启动并且运行的时候才存在。一旦消费者退出，相应的订阅以及尚未处理的消息就会丢失。

持久（durable）订阅，这种订阅会一直存在，除非主动去删除。消费者退出后，消息系统会继续维护该订阅，并且后续消息可以被继续处理。

RabbitMQ

RabbitMQ作为消息中间件的一种实现，常常被当作一种服务总线来使用。RabbitMQ原生就支持上面提到的两种消息模式。其他一些流行的消息中间件的实现有ActiveMQ，ZeroMQ，Azure Service Bus以及Amazon Simple Queue Service（SQS）。这些消息中间件的实现有许多共通的地方；这边文章中提到的许多概念大部分都适用于这些中间件。

队列

RabbitMQ支持典型的开箱即用的消息队列。开发者可以定义一个命名队列，然后发布者可以向这个命名队列中发送消息。最后消费者可以通过这个命名队列获取待处理的消息。

消息交换器

RabbitMQ使用消息交换器来实现发布/订阅模式。发布者可以把消息发布到消息交换器上而不用知道这些消息都有哪些订阅者。

每一个订阅了交换器的消费者都会创建一个队列；然后消息交换器会把生产的消息放入队列以供消费者消费。消息交换器也可以基于各种路由规则为一些订阅者过滤消息。

RabbitMQ消息交换器

需要重点注意的是RabbitMQ支持临时和持久两种订阅类型。消费者可以调用RabbitMQ的API来选择他们想要的订阅类型。

根据RabbitMQ的架构设计，我们也可以创建一种混合方法——订阅者以组队的方式然后在组内以竞争关系作为消费者去处理某个具体队列上的消息，这种由订阅者构成的组我们称为消费者组。按照这种方式，我们实现了发布/订阅模式，同时也能够很好的伸缩（scale-up）订阅者去处理收到的消息。

发布/订阅与队列的联合使用

Apache Kafka

Apache Kafka不是消息中间件的一种实现。相反，它只是一种分布式流式系统。

不同于基于队列和交换器的RabbitMQ，Kafka的存储层是使用分区事务日志来实现的。Kafka也提供流式API用于实时的流处理以及连接器API用来更容易的和各种数据源集成；当然，这些已经超出了本篇文章的讨论范围。

云厂商为Kafka存储层提供了可选的方案，比如Azure Event Hubsy以及AWS Kinesis Data Streams等。对于Kafka流式处理能力，还有一些特定的云方案和开源方案，不过，话说回来，它们也超出了本篇的范围。

主题

Kafka没有实现队列这种东西。相应的，Kafka按照类别存储记录集，并且把这种类别称为主题。

Kafka为每个主题维护一个消息分区日志。每个分区都是由有序的不可变的记录序列组成，并且消息都是连续的被追加在尾部。

当消息到达时，Kafka就会把他们追加到分区尾部。默认情况下，Kafka使用轮询分区器（partitioner）把消息一致的分配到多个分区上。

Kafka可以改变创建消息逻辑流的行为。例如，在一个多租户的应用中，我们可以根据每个消息中的租户ID创建消息流。IoT场景中，我们可以在常数级别下根据生产者的身份信息（identity）将其映射到一个具体的分区上。确保来自相同逻辑流上的消息映射到相同分区上，这就保证了消息能够按照顺序提供给消费者。

Kafka生产者

消费者通过维护分区的偏移（或者说索引）来顺序的读出消息，然后消费消息。

单个消费者可以消费多个不同的主题，并且消费者的数量可以伸缩到可获取的最大分区数量。

所以在创建主题的时候，我们要认真的考虑一下在创建的主题上预期的消息吞吐量。消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组。通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。

Kafka消费者Kafka实现的消息模式Kafka的实现很好地契合发布/订阅模式。生产者可以向一个具体的主题发送消息，然后多个消费者组可以消费相同的消息。每一个消费者组都可以独立的伸缩去处理相应的负载。由于消费者维护自己的分区偏移，所以他们可以选择持久订阅或者临时订阅，持久订阅在重启之后不会丢失偏移而临时订阅在重启之后会丢失偏移并且每次重启之后都会从分区中最新的记录开始读取。但是这种实现方案不能完全等价的当做典型的消息队列模式看待。当然，我们可以创建一个主题，这个主题和拥有一个消费者的消费组进行关联，这样我们就模拟出了一个典型的消息队列。不过这会有许多缺点，我们会在第二部分详细讨论。值得特别注意的是，Kafka是按照预先配置好的时间保留分区中的消息，而不是根据消费者是否消费了这些消息。这种保留机制可以让消费者自由的重读之前的消息。另外，开发者也可以利用Kafka的存储层来

