kafka VS Rabbit

最新推荐文章于 2025-08-30 09:46:14 发布
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本文对比了Kafka和RabbitMQ的架构、适用场景和消息传递模式。Kafka以其高性能、持久化存储和流处理能力适合大规模流式处理和事件溯源，而RabbitMQ则因其通用性、多种协议支持和一致性保证适用于需要复杂路由逻辑的场景。两者在消息队列和发布/订阅模式上有不同实现，Kafka采用主题分区，RabbitMQ使用消息交换器。

1. 前言

经历过多个基于微服务的场景，经常在问自己“到底是用Kafka还是Rabbit，二者之间该怎么选择，它们各有什么优点和缺点”。本文先从他们内部的消息传递模式说起。

2. 架构对比

2.1. Rabbitmq

RabbitMQ架构
RabbitMQ是一个通用的消息代理，通过包括点对点、请求/响应及发布订阅在内的多种消息通信模式。其采用的是一种智能代理/傻瓜消费的模式，侧重消息的持续投递与处理，并通过代理本身来维护消费者自身状态。RabbitMQ是一个设计成熟的消息代理中间件，支持包括Java, node.js, .NET, Ruby, PHP等在内的多种客户端，并且提供有多种插件来扩展自身功能。

RabbitMQ支持异步或者同步消息通信，生产者将消息发送到交换器中，消费者则从消息队列中获取消息。交换器将生产者从消息队列中解耦，避免了实际运用中消息路由的硬编码问题。RabbitMQ同时支持分布式部署，多个服务节点可以在完全不依赖外部其他服务（一些集群服务插件，比如：AWS APIs,DNS, Consul等等除外）的前提下组成一个服务集群。

2.2. Kafka

Kakka架构图
Kakfa是一个高吞吐量的发布订阅消息系统和流处理平台，类似于服务器集群中的日志系统，Kafka以主题的形式为消息流提供了持久消息存储。

Kafka中的每一个消息都包含一个键、值以及时间戳，与RabbitMQ相反，Kafka采用的是一种傻瓜代理/智能消费的模式，Kakfa只记录未读消息，

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Kafka VS RabbitMQ，架构师教你如何选择
我是一名热爱编程和分享知识的技术作者，在金融和教育领域有多年的研发管理经验，感谢您访问我的博客，一定会为您带来不一样的收货！
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消息队列在现代软件架构中已经成为不可或缺的中间件，如果你曾经搭建过系统服务需要用到消息中间件，一定会思考到底怎么选择呢？消息队列的主要功能如下：解耦、异步、扩展性、流量削峰、顺序保障、缓存等。处于某种原因，在大多数场景中 Kafka 和 RabbitMQ 是可以互换的，很多程序员可能都这么认为，这篇文章就带你从不同的维度让二者进行一下 PK，看看到底怎么选择。
Rabbit Rocket kafka 怎么实现消息有序消费和延迟消费的
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一、kafka架构： 1、结构名词解释： 1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端； 2）Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端； 3）Topic ：可以理解为一个队列； 4） Consumer Group （CG）：这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制（不是真的复制，是概念.
RabbitMQ 和 Kafka
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08-30 1388
RabbitMQ 是一个开源的消息代理，它实现了高级消息队列协议。你可以把它想象成一个功能强大的“智能邮局”或“消息交换中心”。它的核心职责是接收、存储和转发消息，确保消息能够从生产者安全、可靠地送达消费者。RabbitMQ 最初由 Rabbit Technologies 公司开发，现在隶属于 VMware，拥有非常活跃的社区和广泛的企业应用基础。Kafka 最初由 LinkedIn 开发，现在是 Apache 软件基金会旗下的顶级开源项目。它不仅仅是一个消息队列，更是一个。
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SpringBoot模板：springboot和dubbo，netty的集成，redis mongodb的nosql模板，kafka rocketmq rabbit的MQ模板，solr solrcloud elasticsearch查询引擎
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springBoot的application.properties默认配置 Spring Boot示例代码 ... [Spring Boot中使用kafka] [Spring Boot中使用SolrCloud] [Spring Boot中使用MyBatis整合Druid多数据源] [Spring Boot中使用Dubbo详解] [Spr
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【消息队列技术 RabbitMQ 和 Apache Kafka对比】
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这两种消息队列技术都可以在异步通信和解耦方面发挥重要作用。它们能够将消息发送方和接收方解耦，使得系统各个部分之间的通信更加灵活和可靠。在高并发、大数据量的场景下，使用消息队列可以提高系统的性能和可伸缩性。此外，通过使用消息队列，我们可以将不同的业务模块划分为独立的组件，以便于系统的维护和扩展。
RabbitMQ和Kafka对比以及场景使用说明
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https://blog.youkuaiyun.com/sinat_27634939/article/details/80301656 我目前的项目最后使用的是RabbitMQ，这里依然是结合网上大神们的优秀博客，对kafka和rabbitmq进行简单的比对。最后附上参考博客。 1.架构模型 rabbitmq RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由E...
RabbitMQ和Kafka的比较
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导言 作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。 不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。 这篇文章会先介绍一下基本的异步消息模式，然后再介绍一下RabbitMQ和Kafka以及他们的内部结构信息。第二部分（未完成）主要介绍这两种技术的
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kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。和rabbitMq各占半臂江山 消息队列中间件（简称消息中间件）是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步等等功能 RabbitMQ 是采用 Erlang 语言实现的 AMQP 协议的...
消息队列篇--原理篇--RabbitMQ和Kafka对比分析
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如果你的应用需要：高吞吐量和低延迟：Kafka是更好的选择，特别是在处理大规模数据流和实时分析的场景中。复杂的路由和消息传递模式：RabbitMQ是更好的选择，特别是在需要灵活的消息路由和多种消息传递模式的场景中。易用性和简单的运维：RabbitMQ更适合中小规模的应用，尤其是在需要快速上手和简单配置的场景中。大数据集成：Kafka是更好的选择，特别是在需要与Hadoop、Spark、Flink等大数据工具集成的场景中。
RabbitMQ 和 Kafka 的区别
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kafka是apache开源的消息队列顶级项目之一，在大数据场景下使用较多，由linkedin开源，目前社区活跃，全球较多组织开始使用kafka来进行数据交换。RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。在实际生产应用中，通常会使用kafka作为消息传输的数据管道，rabbitmq作为交易数据作为数据传输管道，主要的取舍因素则是是否存在丢数据的可能；rabbitmq在金融场景中经常使用，具有较高的严谨性，数据丢失的可能性更小，同
MQ黄金三剑客：RabbitMQ、RocketMQ和Kafka深入解密常见问题及功能对比指南？
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消息确认机制：消费者在处理完消息后，提交已消费的偏移量（Offset）给Kafka，Kafka会记录已提交的偏移量，以便在消费者重新启动时从正确的位置继续消费。否则，事务回滚，消息将被重新投递。RabbitMQ还提供了多种消息确认机制，如发布确认（Publish Confirm）和事务机制（Transaction），生产者可以通过这些机制获取消息是否成功被RabbitMQ接收和处理的确认。消息确认机制：消费者在处理完消息后，发送确认消息（ACK）给RabbitMQ，告知消息已经成功处理。
Rabbit,Kafka,Rocket总结
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kafka单播消息 指定消费组‐‐consumer‐property group.id=myGroup 这种情况下，同一个topic只能被一个消费者消费，这种情况类似于队列。 kafka多播消息 对于同一个主题，所有消费者使用不同的分组，这种情况下，所有消费者都能够消费到消息，这种情况 类似于发布订阅模式 总结：Kafka消费消息是按组区分的 1.Kafka消费完的消息不会删除，但是Rabbit消费完的消息会删除，这也是为什么kafka可以使用顺序写磁盘的原因 2.kafka会根据offset(偏移量).
Kafka 和 RabbitMQ用哪个？一篇文章告诉你他们的区别
zhaozhangxiao2的博客
05-14 8716
可以看到，如果我们要做消息队列选型，有两件事是必须要做好的：列出业务最重要的几个特点深入到消息队列的细节中去比较等我们对这些中间件的特点非常熟悉之后，甚至可以把业务分解成不同的子业务，再根据不同的子业务的特征，引入不同的消息队列，即消息队列混用。这样，我们就可能会最大化我们的获益，最小化我们的成本。说了这么多，其实还有很多 Kafka 和 RabbitMQ 的比较没有说，比如二者集群的区别，占用资源多少的比较等。以后有机会可以再提提。
Rabbit mq 和kafka区别
08-21
### 3.1 消息队列架构与核心机制对比 RabbitMQ 是基于 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议实现的高性能消息中间件，其核心架构包括 Broker、Exchange 和 Queue 三个主要组件。消息从生产者发送到 Exchange，根据路由规则转发到一个或多个 Queue，最终由消费者消费。这种机制支持复杂的路由逻辑和消息确认机制，适用于需要高可靠性和事务支持的场景[^4]。 Kafka 是基于日志的消息系统，采用分区（Partition）和副本（Replica）机制，具备高吞吐量和持久化能力。Kafka 的 Broker 模型支持水平扩展，适合处理大规模数据流和实时数据管道。其设计强调顺序写入和批量读取，使得在大数据场景下具备优异的性能表现[^2]。 ### 3.2 消息传递语义与可靠性 RabbitMQ 提供了丰富的消息确认机制，包括发布确认（Publisher Confirm）和消费者确认（Consumer Ack）。消息在发送到队列后会等待确认，如果失败可以重新投递，从而保证消息的可靠传递。此外，RabbitMQ 支持死信队列（DLQ），用于处理多次失败的消息，适用于对消息丢失容忍度低的场景[^4]。 Kafka 采用持久化日志的方式存储消息，所有消息默认保留一段时间（如 7 天），并且支持消息的回溯。Kafka 的消息传递语义基于“至少一次”（At-Least-Once）或“精确一次”（Exactly-Once）语义，依赖消费者端的幂等处理来避免重复消费。Kafka 的强持久化能力和高可用性使其在日志收集、事件溯源等场景中表现出色[^2]。 ### 3.3 吞吐量与延迟特性 RabbitMQ 的吞吐量相对较低，但延迟非常低，通常在毫秒级别。其设计目标是保证消息的及时传递和高可靠性，适用于金融交易、订单处理等对延迟敏感的场景[^3]。 Kafka 的吞吐量非常高，可达到百万级消息每秒，但其延迟通常在几十毫秒到几百毫秒之间。Kafka 通过批量写入和顺序读取优化性能，适用于大数据处理、实时数据分析等对吞吐量要求更高的场景[^1]。 ### 3.4 消息顺序性与持久化能力 RabbitMQ 保证单个队列中的消息顺序，但在多个消费者并发消费时无法保证全局顺序。RabbitMQ 的消息默认存储在内存中，也可以持久化到磁盘，但持久化机制相比 Kafka 较为简单[^4]。 Kafka 保证分区内的消息顺序，且默认将所有消息持久化到磁盘，支持消息的回溯和重复消费。这种机制使其在事件溯源（Event Sourcing）、日志聚合等场景中更具优势[^2]。 ### 3.5 适用场景总结 如果应用需要复杂的消息路由和较高的可靠性，且消息量不是特别巨大，RabbitMQ 可能更合适。而对于需要处理大量数据、具备高吞吐量需求的场景，尤其是在数据流处理方面，Kafka 则可能是更好的选择[^3]。 --- ```java // 示例：Kafka 生产者发送消息 Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("topic", "message"); producer.send(record); producer.close(); ``` ---
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