消息中间件优缺点及如何抉择_采用中间件和接口的优缺点-优快云博客

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关于消息中间件(ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,kafka)的入门Demo,本篇不再叙述,主要讲解下面三个问题点:

1. 为什么使用消息队列？
2. 消息队列有什么优点和缺点？
3. kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊？

1. 为什么使用消息队列？

使用消息队列是要更觉业务需求的场景二决定的!
先说一下消息队列的常见使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有3个：解耦、异步、削峰

1.1 解耦
画个图来说明一下，A系统发送个数据到BCD三个系统，接口调用发送。
问题1：如果新增E系统，那么A系统就需要更改代码来实现对E系统的调用
问题2：如果BCDE四个系统中间莫讴歌系统因业务需求，而不被调用，那么A系统又要更改代码来实现，就非常的麻烦
问题3：如果在调用BCDE系统时，BCDE挂掉了，那么A系统就会抛出异常

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解决方案：使用MQ，将A与BCDE解耦即可解决上述123问题

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1.2异步
画个图来说明一下，A系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在BCD三个系统写库，自己本地写库要3ms，BCD三个系统分别写库要300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近1s，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。

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解决方案：使用MQ进行异步调用，即可解决同步等待问题。

1.3削峰
每天0点到11点，A系统风平浪静，每秒并发请求数量就100个。结果每次一到11点~1点，每秒并发请求数量突然会暴增到1万条。但是系统最大的处理能力就只能是每秒钟处理1000个请求啊。服务器就很容宕机了。
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解决方案：使用消息中间件，并进行限流保证服务器处理的最大处理能力，将未处理的请求保存在消息队列中，避免超出服务器处理能力而宕机。在度过高峰后持续消化，即可保证服务器应对高并发情形。

2. 消息队列有什么优点和缺点？

优点：主要是上述的三个优点：解耦，异步，削峰
缺点：

1，系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉，本来你就是A系统调用BCD三个系统的接口就好了，人ABCD四个系统好好的，没啥问题，你偏加个MQ进来，万一MQ挂了咋整？MQ挂了，整套系统崩溃了，你不就完了么。

2，系统复杂性提高：硬生生加个MQ进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已

3，一致性问题：A系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是BCD三个系统那里，BD两个系统写库成功了，结果C系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。

3 kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊？

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
单机吞吐量	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ	10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
topic数量对吞吐量的影响			topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic	topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源
时效性	ms级	微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的	ms级	延迟在ms级以内
可用性	高，基于主从架构实现高可用性	高，基于主从架构实现高可用性	非常高，分布式架构	非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
消息可靠性	有较低的概率丢失数据		经过参数优化配置，可以做到0丢失	经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
功能支持	MQ领域的功能极其完备	基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低	MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准
优劣势总结	非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用，偶尔会有较低概率丢失消息，而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本，而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用	erlang语言开发，性能极其好，延时很低；吞吐量到万级，MQ功能比较完备；而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用；社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本发布；在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些；但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。而且erlang开发，国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的话，确实偶尔会有一些问题，你很难去看懂源码，你公司对这个东西的掌控很弱，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。	接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障；日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景；而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控；社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码；还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的	kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展；同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量；而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略；这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集