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RabbitMQ和Kafka如何選擇

發布時間:2021-12-13 17:06:41 來源:億速云 閱讀:164 作者:小新 欄目:大數據

小編給大家分享一下RabbitMQ和Kafka如何選擇,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!

RabbitMQ架構

RabbitMQ是一個分布式系統,這里面有幾個抽象概念。

  • broker:每個節點運行的服務程序,功能為維護該節點的隊列的增刪以及轉發隊列操作請求。

  • master queue:每個隊列都分為一個主隊列和若干個鏡像隊列。

  • mirror queue:鏡像隊列,作為master queue的備份。在master queue所在節點掛掉之后,系統把mirror queue提升為master queue,負責處理客戶端隊列操作請求。注意,mirror queue只做鏡像,設計目的不是為了承擔客戶端讀寫壓力。

RabbitMQ和Kafka如何選擇

如上圖所示,集群中有兩個節點,每個節點上有一個broker,每個broker負責本機上隊列的維護,并且borker之間可以互相通信。

集群中有兩個隊列A和B,每個隊列都分為master queue和mirror queue(備份)。那么隊列上的生產消費怎么實現的呢?

隊列消費

RabbitMQ和Kafka如何選擇

如上圖有兩個consumer消費隊列A,這兩個consumer連在了集群的不同機器上。RabbitMQ集群中的任何一個節點都擁有集群上所有隊列的元信息,所以連接到集群中的任何一個節點都可以,主要區別在于有的consumer連在master queue所在節點,有的連在非master queue節點上。

因為mirror queue要和master queue保持一致,故需要同步機制,正因為一致性的限制,導致所有的讀寫操作都必須都操作在master queue上(想想,為啥讀也要從master queue中讀?和數據庫讀寫分離是不一樣的。),

然后由master節點同步操作到mirror queue所在的節點。

即使consumer連接到了非master queue節點,該consumer的操作也會被路由到master queue所在的節點上,這樣才能進行消費。

隊列生產

RabbitMQ和Kafka如何選擇

原理和消費一樣,如果連接到非 master queue 節點,則路由過去。

所以,到這里小伙伴們就可以看到 RabbitMQ的不足:由于master queue單節點,導致性能瓶頸,吞吐量受限。雖然為了提高性能,內部使用了Erlang這個語言實現,但是終究擺脫不了架構設計上的致命缺陷。

Kafka

說實話,Kafka我覺得就是看到了RabbitMQ這個缺陷才設計出的一個改進版,改進的點就是:把一個隊列的單一master變成多個master,即一臺機器扛不住qps,那么我就用多臺機器扛qps,把一個隊列的流量均勻分散在多臺機器上不就可以了么?

注意,多個master之間的數據沒有交集,即一條消息要么發送到這個master queue,要么發送到另外一個master queue。

這里面的每個master queue 在Kafka中叫做Partition,即一個分片。一個隊列有多個主分片,每個主分片又有若干副分片做備份,同步機制類似于RabbitMQ。

RabbitMQ和Kafka如何選擇

如上圖,我們省略了不同的queue,假設集群上只有一個queue(Kafka中叫Topic)。每個生產者隨機把消息發送到主分片上,之后主分片再同步給副分片。

RabbitMQ和Kafka如何選擇

隊列讀取的時候虛擬出一個Group的概念,一個Topic內部的消息,只會路由到同Group內的一個consumer上,同一個Group中的consumer消費的消息是不一樣的;Group之間共享一個Topic,看起來就是一個隊列的多個拷貝。

所以,為了達到多個Group共享一個Topic數據,Kafka并不會像RabbitMQ那樣消息消費完畢立馬刪除,而是必須在后臺配置保存日期,即只保存最近一段時間的消息,超過這個時間的消息就會從磁盤刪除,這樣就保證了在一個時間段內,Topic數據對所有Group可見(這個特性使得Kafka非常適合做一個公司的數據總線)。

隊列讀同樣是讀主分片,并且為了優化性能,消費者與主分片有一一的對應關系,如果消費者數目大于分片數,則存在某些消費者得不到消息。

由此可見,Kafka絕對是為了高吞吐量設計的,比如設置分片數為100,那么就有100臺機器去扛一個Topic的流量,當然比RabbitMQ的單機性能好。

本文只做了Kafka和RabbitMQ的對比,但是開源隊列豈止這兩個,ZeroMQ,RocketMQ,JMQ等等,時間有限也就沒有細看,故不在本文比較范圍之內。

所以,別再被這些五花八門的隊列迷惑了,從架構上找出關鍵差別,并結合自己的實際需求(比如本文就只單單從吞吐量一個需求來考察)輕輕松松搞定選型。

最后總結如下:

  • 吞吐量較低:Kafka和RabbitMQ都可以。

  • 吞吐量高:Kafka。

以上是“RabbitMQ和Kafka如何選擇”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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