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小編給大家分享一下在高并發中如何選擇消息隊列,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
在高并發業務場景下,消息隊列在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。當前使用較多的消息隊列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、Pulsar 等。
消息隊列這么多,到底該選擇哪款消息隊列呢?
雖然這些消息隊列在功能和特性方面各有優劣,但我們在選擇的時候要有一個基本標準。
首先,必須是開源的產品。開源意味著,如果有一天你使用的消息隊列遇到了一個影響你系統業務的 Bug,至少還有機會通過修改源代碼來迅速修復或規避這個 Bug,解決你的系統的問題,而不是等待開發者發布的下一個版本來解決。
其次,這個產品必須是近年來比較流行并且有一定社區活躍度的產品。流行的好處是,只要使用場景不太冷門,遇到 Bug 的概率會非常低,因為大部分遇到的 Bug,其他人早就遇到并且修復了。在使用過程中遇到的一些問題,也比較容易在網上搜索到類似的問題,然后很快的找到解決方案。還有一個優勢就是,流行的產品與周邊生態系統會有一個比較好的集成和兼容。
最后,作為一款及格的消息隊列,必須具備的幾個特性包括:
消息的可靠傳遞:確保不丟消息;
Cluster:支持集群,確保不會因為某個節點宕機導致服務不可用,當然也不能丟消息;
性能:具備足夠好的性能,能滿足絕大多數場景的性能要求。
接下來看一下有哪些符合上面這些條件,可供選擇的開源消息隊列。
首先,我們來看下消息隊列 RabbitMQ。RabbitMQ 于 2007 年發布,是使用 Erlang 編程語言編寫的,最早是為電信行業系統之間的可靠通信設計的,也是少數幾個支持 AMQP 協議的消息隊列之一。
RabbitMQ:輕量級、迅捷,它的宣傳口號,也很明確地表明了 RabbitMQ 的特點:Messaging that just works,開箱即用的消息隊列。也就是說,RabbitMQ 是一個相當輕量級的消息隊列,非常容易部署和使用。
RabbitMQ 一個比較有特色的功能是支持非常靈活的路由配置,和其他消息隊列不同的是,它在生產者(Producer)和隊列(Queue)之間增加了一個 Exchange 模塊,可以理解為交換機。
Exchange 模塊的作用和交換機非常相似,根據配置的路由規則將生產者發出的消息分發到不同的隊列中。路由的規則也非常靈活,甚至可以自己來實現路由規則。如果正好需要這個功能,RabbitMQ 是個不錯的選擇。
RabbitMQ 的客戶端支持的編程語言大概是所有消息隊列中最多的。
接下來說下 RabbitMQ 的幾個問題:
RabbitMQ 對消息堆積的支持并不好,當大量消息積壓的時候,會導致 RabbitMQ 的性能急劇下降。
RabbitMQ 的性能是這幾個消息隊列中最差的,大概每秒鐘可以處理幾萬到十幾萬條消息。如果應用對消息隊列的性能要求非常高,那不要選擇 RabbitMQ。
RabbitMQ 使用的編程語言 Erlang,擴展和二次開發成本高。
RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年開源的消息隊列產品,用 Java 語言實現,在設計時參考了 Kafka,并做出了自己的一些改進,后來捐贈給 Apache 軟件基金會,2017 正式畢業,成為 Apache 的頂級項目。RocketMQ 在阿里內部被廣泛應用在訂單,交易,充值,流計算,消息推送,日志流式處理,Binglog 分發等場景。經歷過多次雙十一考驗,它的性能、穩定性和可靠性都是值得信賴的。
RocketMQ 有著不錯的性能,穩定性和可靠性,具備一個現代的消息隊列應該有的幾乎全部功能和特性,并且它還在持續的成長中。
RocketMQ 有非常活躍的中文社區,大多數問題可以找到中文的答案。RocketMQ 使用 Java 語言開發,源代碼相對比較容易讀懂,容易對 RocketMQ 進行擴展或者二次開發。
RocketMQ 對在線業務的響應時延做了很多的優化,大多數情況下可以做到毫秒級的響應,如果你的應用場景很在意響應時延,那應該選擇使用 RocketMQ。
RocketMQ 的性能比 RabbitMQ 要高一個數量級,每秒鐘大概能處理幾十萬條消息。
RocketMQ 的劣勢是與周邊生態系統的集成和兼容程度不夠。
Apache Kafka 是一個分布式消息發布訂閱系統。它最初由 LinkedIn 公司基于獨特的設計實現為一個分布式的日志提交系統,之后成為 Apache 項目的一部分。
在早期的版本中,為了獲得極致的性能,在設計方面做了很多的犧牲,比如不保證消息的可靠性,可能會丟失消息,也不支持集群,功能上也比較簡陋,這些犧牲對于處理海量日志這個特定的場景都是可以接受的。
但是,隨后幾年 Kafka 逐步補齊了這些短板,當下的 Kafka 已經發展為一個非常成熟的消息隊列產品,無論在數據可靠性、穩定性和功能特性等方面都可以滿足絕大多數場景的需求。
Kafka 與周邊生態系統的兼容性是最好的沒有之一,尤其在大數據和流計算領域,幾乎所有的相關開源軟件系統都會優先支持 Kafka。
Kafka 性能高效、可擴展良好并且可持久化。它的分區特性,可復制和可容錯都是不錯的特性。
Kafka 使用 Scala 和 Java 語言開發,設計上大量使用了批量和異步的思想,使得 Kafka 能做到超高的性能。Kafka 的性能,尤其是異步收發的性能,是三者中最好的,但與 RocketMQ 并沒有量級上的差異,大約每秒鐘可以處理幾十萬條消息。
在有足夠的客戶端并發進行異步批量發送,并且開啟壓縮的情況下,Kafka 的極限處理能力可以超過每秒 2000 萬條消息。
但是 Kafka 異步批量的設計帶來的問題是,它的同步收發消息的響應時延比較高,因為當客戶端發送一條消息的時候,Kafka 并不會立即發送出去,而是要等一會兒攢一批再發送,在它的 Broker 中,很多地方都會使用這種先攢一波再一起處理的設計。當你的業務場景中,每秒鐘消息數量沒有那么多的時候,Kafka 的時延反而會比較高。所以,Kafka 不太適合在線業務場景。
Kafka | RocketMQ | RabbitMQ | |
---|---|---|---|
單機吞吐量 | 十萬級 | 十萬級 | 萬級 |
開發語言 | Java & Scala | Java | Erlang |
消息延遲 | 毫秒級 | 毫秒級 | 微秒級 |
消息丟失 | 參數優化配置后可做到0丟失 | 參數優化配置后可做到0丟失 | 有較低的概率丟失 |
消費模式 | Pull | Pull+Push | Pull+Push |
topic數量對吞吐量的影響 | topic達到幾十,幾百個時,吞吐量會大幅度下降 | topic達到幾百,幾千個時,吞吐量會有較小幅度的下降 | \ |
可用性 | 非常高(分布式) | 非常高(主從) | 高(主從) |
總結 | 吞吐量高,微秒級延時,分布式高可用,最好是支持較少topic數量,會有消息重復現象 | 可支撐大規模topic數量,方便二次開發和擴展 | 不支持集群動態擴容,擴展和二次開發難 |
以上是“在高并發中如何選擇消息隊列”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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