各类MQ比较

梦里梦外; 2022-06-11 23:21 137阅读 0赞

目前业界有很多MQ产品，我们作如下对比：

## RabbitMQ ##

是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了一个经纪人(Broker)构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由(Routing)，负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持。

## Redis ##

是一个Key-Value的NoSQL[数据库][Link 1]，开发维护很活跃，虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和[Redis][]的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。[测试][Link 2]数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时[redis][Redis]的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

<table style="color:rgb(51,51,51); font-family:Arial; font-size:14px; line-height:26px"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> &nbsp; </td> 
 <td colspan="4"> 入队 </td> 
 <td colspan="4"> 出队 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> &nbsp; </td> 
 <td> 128B </td> 
 <td> 512B </td> 
 <td> 1K </td> 
 <td> 10K </td> 
 <td> 128B </td> 
 <td> 512B </td> 
 <td> 1K </td> 
 <td> 10K </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> Redis </td> 
 <td> 16088 </td> 
 <td> 15961 </td> 
 <td> 17094 </td> 
 <td> 25 </td> 
 <td> 15955 </td> 
 <td> 20449 </td> 
 <td> 18098 </td> 
 <td> 9355 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> RabbitMQ </td> 
 <td> 10627 </td> 
 <td> 9916 </td> 
 <td> 9370 </td> 
 <td> 2366 </td> 
 <td> 3219 </td> 
 <td> 3174 </td> 
 <td> 2982 </td> 
 <td> 1588 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## ZeroMQ ##

号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。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。其中，Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。

## ActiveMQ ##

是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、[Java][]、.Net,、[Python][]、 [PHP][]、 Ruby等。

## Jafka/Kafka ##

Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：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、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现复杂均衡；支持[Hadoop][]数据并行加载，对于像[hadoop][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，这一点也是本课题所研究系统所看重的。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/mysql
[Redis]: http://lib.csdn.net/base/redis
[Link 2]: http://lib.csdn.net/base/softwaretest
[Java]: http://lib.csdn.net/base/java
[Python]: http://lib.csdn.net/base/python
[PHP]: http://lib.csdn.net/base/php
[Hadoop]: http://lib.csdn.net/base/hadoop