java B2B2C Springcloud仿淘宝电子商城系统-RocketMQ与Kafka对比

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RocketMQ是阿里开源的一款十分优秀的消息队列,RocketMQ具有很多其他消息队列不具有的特性,更重要的是RocketMQ是用java开发的学习成本较低。Kafka最初是由LinkedIn公司开发,并于 2011年初开源。Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。 电子商务社交平台源码请加企鹅求求:三五三六二四七二五九 为了方便大家选型,整理一份RocketMQ与Kafka的对比文档,文中如有错误之处,欢迎指正。 数据可靠性 RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步Replication,异步Replication Kafka使用异步刷盘方式,异步Replication 总结:RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高,不会因为操作系统Crash,导致数据丢失。 同时同步Replication也比Kafka异步Replication更可靠,数据完全无单点。另外Kafka的Replication以topic为单位,支持主机宕机,备机自动切换,但是这里有个问题,由于是异步Replication,那么切换后会有数据丢失,同时Leader如果重启后,会与已经存在的Leader产生数据冲突。开源版本的RocketMQ不支持Master宕机,Slave自动切换为Master,阿里云版本的RocketMQ支持自动切换特性。 性能对比 Kafka单机写入TPS约在百万条/秒,消息大小10个字节 RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒,单机部署3个Broker,可以跑到最高12万条/秒,消息大小10个字节 总结:Kafka的TPS跑到单机百万,主要是由于Producer端将多个小消息合并,批量发向Broker。 RocketMQ为什么没有这么做? Producer通常使用Java语言,缓存过多消息,GC是个很严重的问题 Producer调用发送消息接口,消息未发送到Broker,向业务返回成功,此时Producer宕机,会导致消息丢失,业务出错 Producer通常为分布式系统,且每台机器都是多线程发送,我们认为线上的系统单个Producer每秒产生的数据量有限,不可能上万。 缓存的功能完全可以由上层业务完成。 单机支持的队列数 Kafka单机超过64个队列/分区,Load会发生明显的飙高现象,队列越多,load越高,发送消息响应时间变长 RocketMQ单机支持最高5万个队列,Load不会发生明显变化 队列多有什么好处? 单机可以创建更多Topic,因为每个Topic都是由一批队列组成 Consumer的集群规模和队列数成正比,队列越多,Consumer集群可以越大 消息投递实时性 Kafka使用短轮询方式,实时性取决于轮询间隔时间 RocketMQ使用长轮询,同Push方式实时性一致,消息的投递延时通常在几个毫秒。 消费失败重试 Kafka消费失败不支持重试 RocketMQ消费失败支持定时重试,每次重试间隔时间顺延 总结:例如充值类应用,当前时刻调用运营商网关,充值失败,可能是对方压力过多,稍后在调用就会成功,如支付宝到银行扣款也是类似需求。 这里的重试需要可靠的重试,即失败重试的消息不因为Consumer宕机导致丢失。 严格的消息顺序 Kafka支持消息顺序,但是一台Broker宕机后,就会产生消息乱序 RocketMQ支持严格的消息顺序,在顺序消息场景下,一台Broker宕机后,发送消息会失败,但是不会乱序 Mysql Binlog分发需要严格的消息顺序 定时消息 Kafka不支持定时消息 RocketMQ支持两类定时消息:开源版本RocketMQ仅支持定时Level,阿里云ONS支持定时Level,以及指定的毫秒级别的延时时间 分布式事务消息 Kafka不支持分布式事务消息 阿里云ONS支持分布式定时消息,未来开源版本的RocketMQ也有计划支持分布式事务消息 消息查询 Kafka不支持消息查询 RocketMQ支持根据Message Id查询消息,也支持根据消息内容查询消息(发送消息时指定一个Message Key,任意字符串,例如指定为订单Id) 总结:消息查询对于定位消息丢失问题非常有帮助,例如某个订单处理失败,是消息没收到还是收到处理出错了。 消息回溯 Kafka理论上可以按照Offset来回溯消息 RocketMQ支持按照时间来回溯消息,精度毫秒,例如从一天之前的某时某分某秒开始重新消费消息 总结:典型业务场景如consumer做订单分析,但是由于程序逻辑或者依赖的系统发生故障等原因,导致今天消费的消息全部无效,需要重新从昨天零点开始消费,那么以时间为起点的消息重放功能对于业务非常有帮助。 消费并行度 Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费)。即消费并行度和分区数一致。 RocketMQ消费并行度分两种情况:顺序消费方式并行度同Kafka完全一致,乱序方式并行度取决于Consumer的线程数,如Topic配置10个队列,10台机器消费,每台机器100个线程,那么并行度为1000。 消息轨迹 Kafka不支持消息轨迹 阿里云ONS支持消息轨迹 开发语言友好性 Kafka采用Scala编写 RocketMQ采用Java语言编写 Broker端消息过滤 Kafka不支持Broker端的消息过滤 RocketMQ支持两种Broker端消息过滤方式 根据Message Tag来过滤,相当于子topic概念。向服务器上传一段Java代码,可以对消息做任意形式的过滤,甚至可以做Message Body的过滤拆分。 消息堆积能力 理论上Kafka要比RocketMQ的堆积能力更强,不过RocketMQ单机也可以支持亿级的消息堆积能力,我们认为这个堆积能力已经完全可以满足业务需求。电子商务社交平台源码请加企鹅求求:三五三六二四七二五九
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