ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka有什么优点和缺点

青旅半醒 2022-04-05 08:24 372阅读 0赞

中华石杉Java工程师面试突击笔记整理

ActiveMQ
    　　单机吞吐量：万级
    
    　　topic数量都吞吐量的影响：
    
    　　时效性：ms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
    
    　　topic数量都吞吐量的影响：
    
    　　时效性：微秒级，延时低是一大特点。
    
    　　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
    
     
    
    最后
    　　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
    
     
    
    　　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，但是确实人家是开源的，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，但是要想好社区万一突然黄掉的风险
    
     
    
    　　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