消息中间件的对比

Posted 2020-11-23 cgy-home

ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、Pulsar

ActiveMQ：

　　单机吞吐量：万级

　　可用性：高，基于主从架构实现高可用性

　　消息可靠性：有较低的概率丢失数据

　　功能支持：MQ领域的功能极其完备

　　总结：

　　　　非常成熟，功能强大，在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用

　　　　偶尔会有较低概率丢失消息

　　　　现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本

　　　　主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用

RabbitMQ
　　单机吞吐量：万级

　　可用性：高，基于主从架构实现高可用性

　　

　　消息可靠性：

　　功能支持：基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低

　　总结：　　

　　　　erlang语言开发，性能极其好，延时很低；

　　　　吞吐量到万级，MQ功能比较完备

　　　　开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用

　　　　社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分

　　　　在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些 但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。

　　　　erlang开发，很难去看懂源码，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。

　　　　rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。

 

RocketMQ
　　单机吞吐量：十万级

　　topic数量都吞吐量的影响：topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降。可支持大量topic是一大优势。

　　时效性：ms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

　　总结：

　　　　接口简单易用，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景

　　　　而且一个很大的优势在于，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

　　　　社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码

 

Kafka
　　单机吞吐量：十万级，最大的优点，就是吞吐量高。

　　topic数量都吞吐量的影响：topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降。所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源

　　时效性：ms级

　　可用性：非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用

　　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：功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

　　总结：

　　　　kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展

　　　　同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量

　　　　kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略

 

Pulasr与Rocket MQ的对比

 

 

 

原文链接：https://www.cnblogs.com/mengchunchen/p/9999774.html