常见消息队列ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka优劣势比较

我会带着你远行 2022-02-04 23:59 403阅读 0赞

# 常见消息队列ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka优劣势比较 #

> 在高并发业务场景下，典型的天猫双11购物节等业务场景，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。本文简单介绍一下常见的消息队列如ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka等优劣比较。

## 常见的消息队列 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0UwOTYyMDEyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
这里几乎列举了当下各种主流的MQ中间件：

*  ZeroMQ
 *  推特的Distributedlog
 *  ActiveMQ：Apache旗下的老牌消息引擎
 *  RabbitMQ、Kafka：AMQP的默认实现。
 *  RocketMQ
 *  Artemis：Apache的ActiveMQ下的子项目
 *  Apollo：同样为Apache的ActiveMQ的子项目的号称下一代消息引擎
 *  商业化的消息引擎IronMQ
 *  以及实现了JMS(Java Message Service)标准的OpenMQ。

## MQ消息队列的技术应用 ##

主要用于解耦、异步、削峰

## 优劣比较 ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>特性</th> 
   <th>ActiveMQ</th> 
   <th>RabbitMQ</th> 
   <th>RocketMQ</th> 
   <th>Kafka</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>单机吞吐量</td> 
   <td>万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级</td> 
   <td>万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级</td> 
   <td>10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ</td> 
   <td>10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。 一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>topic数量对吞吐量的影响</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
   <td>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。这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>时效性</td> 
   <td>ms级</td> 
   <td>微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的</td> 
   <td>ms级</td> 
   <td>延迟在ms级以内</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>可用性</td> 
   <td>高，基于主从架构实现高可用性</td> 
   <td>高，基于主从架构实现高可用性</td> 
   <td>非常高，分布式架构</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>消息可靠性</td> 
   <td>有较低的概率丢失数据</td> 
   <td></td> 
   <td>经过参数优化配置，可以做到0丢失</td> 
   <td>经过参数优化配置，消息可以做到0丢失</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>功能支持</td> 
   <td>MQ领域的功能极其完备</td> 
   <td>基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低</td> 
   <td>MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好</td> 
   <td>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，是事实上的标准</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>优劣势总结</td> 
   <td>非常成熟，功能强大，在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。而且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，而且确实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</td> 
   <td>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；而且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。而且erlang开发，国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的话，确实偶尔会有一些问题，你很难去看懂源码，你公司对这个东西的掌控很弱，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。而且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。</td> 
   <td>接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障。日处理消息上百亿之多，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，阿里出品都是java系的，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。还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的</td> 
   <td>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；而且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，这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

综上所述，各种对比之后，建议：

一般的业务系统要引入MQ，最早大家都用ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；

后来大家开始用RabbitMQ，但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；

不过现在确实越来越多的公司，会去用RocketMQ，确实很不错，但是我提醒一下自己想好社区万一突然黄掉的风险，对自己公司技术实力有绝对自信的，我推荐用RocketMQ，否则回去老老实实用RabbitMQ吧，对应的活跃开源社区，一般不会黄；

> 所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用RabbitMQ是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用RocketMQ是很好的选择

> 如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用Kafka是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范

> 原文地址：[https://xudc.tech/2019/05/03/common-mq-compare/][https_xudc.tech_2019_05_03_common-mq-compare]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0UwOTYyMDEyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220205/73563acef7c546ccbc4b4d073b37e408.png
[https_xudc.tech_2019_05_03_common-mq-compare]: https://xudc.tech/2019/05/03/common-mq-compare/