Kafka、RabbitMQ、RocketMQ对比

Kafka、RabbitMQ 和 RocketMQ 都是流行的消息中间件系统,每个系统都有其独特的设计哲学和适用场景。尽管它们的基本功能相似,都用于消息的发送和接收,但在架构设计、性能、可靠性、扩展性和使用场景等方面有所不同。以下是它们的详细对比。

1. Kafka 与 RabbitMQ、RocketMQ 的对比概述

特性

Kafka

RabbitMQ

RocketMQ

架构设计

分布式、基于日志的消息系统

基于 AMQP 协议的消息队列,支持多种模式

分布式、支持高吞吐量和低延迟的消息系统

消息存储

长时间存储,持久化到磁盘(支持消息保留策略)

默认持久化,消息存储是队列中的临时数据

支持持久化和高吞吐量的存储方式

消费者模型

支持拉取(pull)模型和消费者组(consumer group)

支持推送(push)模型和消费者模式

支持拉取(pull)模型和消费者组(consumer group)

消息顺序性

支持分区内顺序,跨分区无顺序保证

每个队列内的消息是有序的

支持分区内顺序,但跨分区无顺序保证

消息确认机制

支持消息的自动或手动确认

支持消息确认(ACK)

支持消息确认(ACK)

扩展性

极高的横向扩展性,可以扩展到数千个分区

水平扩展较为困难,性能瓶颈较早出现

高度可扩展,支持分布式架构

协议支持

自定义协议,主要用于流式数据处理

基于 AMQP 协议,支持多种消息传输协议

自定义协议,兼容 Kafka 的协议

使用场景

大规模流式数据处理、日志聚合、事件溯源等

高可靠性、低延迟的小消息系统、请求/响应模式

高吞吐量、分布式事务、金融级消息传递

性能

高吞吐量、低延迟、大数据流处理

较低的吞吐量,适合短小消息

高吞吐量、低延迟,适合大规模分布式场景

延迟

较低,尤其在分布式系统中

一般,依赖于系统负载和网络性能

较低,支持高吞吐量的低延迟处理

2. Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ 详细对比

2.1 架构设计

  • Kafka: Kafka 是一个分布式的日志消息系统,采用了发布-订阅模式,支持大量的消息流,通常用于大规模数据处理、日志收集、流处理等。Kafka 的核心是高效的日志存储,它将所有消息按顺序追加到分区中的日志文件中,可以高效地进行数据写入与读取。
  • RabbitMQ: RabbitMQ 是一个基于 AMQP(高级消息队列协议) 的消息队列系统。它通过支持多种队列和路由模式,提供了丰富的消息传递特性。RabbitMQ 采用传统的队列模型,即生产者将消息放入队列,消费者从队列中消费消息。
  • RocketMQ: RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息队列系统,基于分布式日志的架构。它强调高吞吐量和低延迟,特别适用于金融、电商等场景的高并发消息处理。

2.2 消息存储与持久化

  • Kafka: Kafka 使用磁盘持久化消息,它的消息存储机制非常高效。消息会按分区持久化到磁盘,并支持通过配置进行消息保留策略(如按时间或按大小)。这使得 Kafka 能够高效地存储大规模的数据并且不容易丢失消息。
  • RabbitMQ: RabbitMQ 默认会将消息持久化到磁盘,消息的持久化与否是通过队列的配置决定的。它支持较为复杂的持久化和消息确认机制,但对于高吞吐量场景,其性能可能不如 Kafka。
  • RocketMQ: RocketMQ 也支持消息持久化,且采用 分布式存储 方式,具备较高的吞吐量和可扩展性。它的数据存储采用高效的日志存储结构,可以按需清理过期消息。

2.3 消费者模型

  • Kafka: Kafka 提供了消费者组(Consumer Group)的概念,多个消费者可以共同消费一个主题(Topic),每个消费者只消费该主题的一部分分区,保证了负载均衡和扩展性。消费者基于拉取(Pull)模型,从 Kafka 中拉取消息。
  • RabbitMQ: RabbitMQ 采用推送(Push)模型,消费者会从队列中接收消息。它通过队列中的消息分配给消费者,可以选择多种路由方式(如简单队列、主题交换机、直连交换机等)。
  • RocketMQ: RocketMQ 也使用拉取(Pull)模型,它支持消息的顺序消费,并提供了消费者组的功能。RocketMQ 支持分布式事务消息,特别适合高并发的金融级别应用。

2.4 消息顺序与可靠性

  • Kafka: Kafka 保证分区内的消息顺序,但不保证跨分区的顺序性。它的消息确认机制支持自动确认或手动确认,消费者可以通过管理偏移量来控制消费进度。Kafka 通过副本机制保证消息的可靠性。
  • RabbitMQ: RabbitMQ 保证队列内的消息顺序。消息确认机制支持客户端显式确认(ACK)。如果消息没有被确认,则会被重新投递到队列中。它通过持久化机制保证可靠性,但在高负载下可能会出现性能瓶颈。
  • RocketMQ: RocketMQ 支持分区内顺序消费,但不保证跨分区顺序。它的消息确认机制较为灵活,支持多种消息模式,如一次性消息、顺序消息、事务消息等。RocketMQ 使用副本机制保障消息的可靠性。

2.5 扩展性与性能

  • Kafka: Kafka 是非常适合大规模分布式系统的消息队列,具有极高的吞吐量。其水平扩展性非常强,可以通过增加分区数和节点来扩展系统的容量和性能。
  • RabbitMQ: RabbitMQ 水平扩展能力有限,虽然可以通过集群和镜像队列来扩展,但它的扩展性通常不如 Kafka。它的性能在吞吐量要求较高时可能受到限制。
  • RocketMQ: RocketMQ 提供了较高的扩展性,能够处理大规模的消息流。它支持分布式部署,尤其在分布式事务消息和高并发场景下表现优秀。

2.6 使用场景

  • Kafka: Kafka 非常适合高吞吐量、大规模数据流处理、日志收集、事件溯源和实时数据分析等场景。Kafka 是流式数据处理和大数据分析生态中的重要组件。
  • RabbitMQ: RabbitMQ 适用于请求/响应模式、任务队列模式、异步消息处理、轻量级的应用场景。它的设计偏向于支持高可靠性、低延迟的消息传递。
  • RocketMQ: RocketMQ 适用于金融、电商、物流等需要高吞吐量、低延迟、高可靠性的场景,尤其在分布式事务消息和高并发场景下有良好的表现。

3. 核心架构

3.1 Kafka

  • 架构类型: 分布式日志存储,消息通过 主题(Topic) 管理。
  • 数据存储: 主题分为多个 分区(Partition),分区内的消息是有序的。
  • 消费模型: 基于 消费组(Consumer Group),支持广播模式和负载均衡模式。
  • 高吞吐: 使用磁盘顺序写和零拷贝优化数据写入性能。
  • 数据保留: 支持基于时间或存储大小的日志清理策略(删除或压缩)。

3.2 RabbitMQ

  • 架构类型: 基于 AMQP 协议的消息代理,使用 交换机(Exchange)队列(Queue)
  • 路由机制: 消息通过交换机路由到一个或多个队列(支持 Direct、Fanout、Topic、Headers 模式)。
  • 消费模型: 支持点对点和发布订阅模式。
  • 易用性: 具备丰富的管理界面和工具,支持多种协议(AMQP、MQTT、STOMP)。

3.3 RocketMQ

  • 架构类型: 分布式消息队列,设计与 Kafka 类似,支持日志和队列模式。
  • 数据存储: 消息以 主题(Topic) 的形式组织,并分为多个 队列(Queue)
  • 消费模型: 支持广播模式和负载均衡模式。
  • 事务支持: 提供强大的事务消息能力。
  • 大数据集成: 深度集成 Hadoop 和 Spark 等生态系统。

4. 选择建议

需求 / 特点

推荐系统

高吞吐量,适配大数据场景

Kafka

复杂路由,低延迟场景

RabbitMQ

事务消息,延迟消息

RocketMQ

实时数据流处理

Kafka

企业级消息传递

RabbitMQ

分布式事务、高可靠性

RocketMQ

详细参考:https://blog.csdn.net/2401_83413238/article/details/145216028?spm=1001.2014.3001.5502

Kafka碎碎念 文章被收录于专栏

Kafka的一些碎碎念,哈哈哈哈哈

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m
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发布于 02-01 16:10 重庆
世另我
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发布于 01-15 19:49 山东
学到了
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发布于 01-13 10:20 香港
m
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发布于 01-13 02:23 辽宁

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03-31 21:35
已编辑
西安电子科技大学 Java
谨以此篇,记录自己荒废的曾经和不甘的心情。倒是没想到还有这精力在这搞文艺🤕。晚上面的阿里云一面,被打烂。太过分的没有危机感,两周速成的Java,在此之前的就一个没有深入学习就是照葫芦画瓢的旧技术栈的小项目,实验室其他项目也没有深度参与😮‍💨。还以为是暑假实习就五六月份着就可以了,被这“金三银四”赶鸭子上架似的。焦虑不安😔。上周硬着头皮肘了美团和饿了么的笔试,自己的处女面和表现的不错答的很多的第二面,我还挺满意的。甚至让我安心到觉得八股也就这样了。看不进去我周围的人很强,不是专门贩卖焦虑的强,是他们早有计划早有安排早在,学习。而我不自知。明明是知道的,上个这研究生就是给自己玩了四年的大学做个缓冲,就是为了到自己想去的岗位多一份可能。但我抛到脑后,但我👇不自律。从项目出发,问了半小时,就打倒我很多,也就没有手撕了。也许面试官也是愣了一下的,我居然没有其他问题问了。面经:从项目出发,问表的设计,问UUID为什么选择他(项目业务需要),让自己选你怎么选?我答的也不满意,嘴染,答的点被面试官一句:你的意思是业务需要是吧。到其他的ID选择答出大概然后被追问。问为什么用雪花,那我用其他的比如自己设就用时间戳当作ID行不行?我答的东扯一下西扯一下,没有纲领。问MySQL事务的特点?事务的特点是怎样去实现的?卡壳,竟然一时之间没有想起来,后面去回答也是突然想起来,没有纲领,潦草。问MySQL的锁?脑子白到居然反问面试官你是不是想问间隙锁?其实我是知道的,我才看了的,专门对MySQL的锁做了总结。问你用了消息队列?你为什么要用Rabbit MQ而不用其他的,你是出于什么考虑?只答概念没有实质,没说出消息队列之间为什么有这样的效果差异。问消息队列的场景题进行优化,最死亡的来了,我说了用死信队列进行正常队列中消费者消费不下将一些消息放在死信队列的说法。😶潦草收尾我的表现,我是无感的,没什么可说的,这就是我。在处女面之前我的焦虑和不安,那也是我。在只有笔试的遮盖布下,但今天我的面貌才被揭开罢了。面试,是综合素质的体现,至少比笔试。我不甘。还有,今天尊敬的面试官,谢了🫡。潦草收尾来不及表示感谢,秋招我再来。 #面经#  #暑假实习#  #阿里云#
查看7道真题和解析
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04-22 15:38
已编辑
门头沟学院 Java
边设备配置的版本号是依据什么生成的怎么检测接口状态变化?是否下线?Redis的ZsetRedis怎么持久化的Kafka具体架构Kafka 的多分区以及多副本Kafka能保证顺序吗?多分区能保证顺序吗(Kafka 保证一个 Partition(分区) 中的消息有序)?Kafka 如何保证消息的消费顺序?Kafka 重试机制Kafka 如何保证消息不丢失?Kafka 如何保证消息不重复消费?时间轮算法移除非活跃连接,步长多少(1s), 槽设多少(8个)Modbus协议怎么用的,怎么优化MySQL怎么读写分离、主从分离MySQL比Elasticsearch的优势MySQL的事务的隔离级别有哪些(4个),分别解决了哪些并发问题MySQL的锁有哪些MySQL的串行化隔离级别是通过什么实现的MySQL,对于「读提交」和「可重复读」隔离级别的事务来说,它们是通过 Read View 来实现的MySQL怎么用MVCC实现Read ViewMySQL在数据变动较大时,分页得到的数据重复或丢失的问题怎么解决的JVM的内存区域与功能ConcurrentHashMap原理与实现Mybatis的缓存Java中的反射,Spring中什么地方用到了反射线程池的参数、原理、工作队列synchronized和reentrantlock的区别介绍一下AQSSpring IoCSpringboot怎么自动配置介绍Dubbo、zookeeper,都有什么用还了解啥分布式组件吗了解SpringCloud吗,介绍一下SpringCloud微服务常用的组件字体加密反爬虫解析成功率是多少了解什么最新的技术吗,介绍一下大模型相关假设项目是百万级别的,怎么重新构造项目模块未来的职业规划?是不是要往互联网方向发展(坚定的回答:是!!!🤣🤣🤣)手撕lru实现
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