RabbitMQ和Kafka对比以及场景使用说明

本文对比了RabbitMQ和Kafka的架构模型、消息确认机制、消息顺序、吞吐量及可靠性。分析了两者在消息大小、实时性、集群部署、运维监控、消息顺序及吞吐量上的适用场景。

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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Exchange,Binding,queue组成,其中exchange和binding组成了消息的路由键;客户端Producer通过连接channel和server进行通信,Consumer从queue获取消息进行消费(长连接,queue有消息会推送到consumer端,consumer循环从输入流读取数据)。rabbitMQ以broker为中心;

    Kafka

    kafka遵从一般的MQ结构,producer,broker,consumer,以consumer为中心,消息的消费信息保存的客户端consumer上,consumer根据消费的点,从broker上批量pull数据

     2.消息确认机制

    rabbitmq

    具有生产者confirm机制以及消费者的消息应答机制ack。

    Kafka

    不具有应答机制。

    3.消息的顺序

    rabbitmq

    在一个队列里面,rabbitmq的消息是严格顺序的,按照先进先出。

    kafka

    在同一个partition中消息是有序的,但是生产者put到Kafka中数据会分布在不同的partition中,所有总体是无序的。

    4.吞吐量

    rabbitmq

    根据测试,RabbitMQ在不使用ACK机制的,Msg大小为1K的情况下,QPS可达6W+。再双方ACK机制,Msg大小为1K的情况下,QPS瞬间降到了1W+。

    Kafka

    Kafka具有巨大的吞吐量,数据的存储以及获取是本地磁盘的批量处理,可以达到百万/s。

    5.可靠性

    rabbitmq

    RabbitMQ使用了MirrorQueue的机制,也可以做到多个机器进行热备。

     Kafka

    Kafka的broker支持主备模式。

    7.持久化

    rabbitmq

    支持

    kafka

    Kafka 是一个持久性消息存储。

     

    对于他们的使用场景如下

    rabbitmq       

1.RabbitMQ的消息应当尽可能的小,并且只用来处理实时且要高可靠性的消息。
 
2.消费者和生产者的能力尽量对等,否则消息堆积会严重影响RabbitMQ的性能。
 
3.集群部署,使用热备,保证消息的可靠性。
    kafka

1.应当有一个非常好的运维监控系统,不单单要监控Kafka本身,还要监控Zookeeper。(kafka强烈的依赖于zookeeper,如果zookeeper挂掉了,那么Kafka也不行了)
 
2.对消息顺序不依赖,且不是那么实时的系统。
 
3.对消息丢失并不那么敏感的系统。
 
4.从 A 到 B 的流传输,无需复杂的路由,最大吞吐量可达每秒 100k 以上。

 

### RabbitMQ vs Kafka:性能、功能与场景适用 #### 性能比较 Kafka的设计目标之一是高吞吐量低延迟,因此其在大规模数据流处理方面表现优异。相比之下,RabbitMQ更注重灵活性消息传递的可靠性,在某些情况下可能会牺牲一定的性能以换取更高的稳定性[^1]。 #### 功能差异 - **消息保留** Kafka天生具备强大的消息持久化能力,能够长时间存储大量历史数据供后续分析使用。然而,RabbitMQ并不专注于长期保存消息,默认配置下一旦消费者确认接收即删除该条目。 - **集成能力** RabbitMQ支持多种编程语言并通过插件扩展与其他软件组件无缝协作;与此同时,Kafka则擅长同大数据生态系统内的工具相结合,比如Spark Streaming用于实时计算框架等[^2]。 - **消息顺序保障机制** 对于需要严格遵循发送次序的应用场合来说,两者均提供了相应解决方案——其中前者通过队列独占模式或者事务特性达成目的;后者依靠分区(Partition)内部天然有序这一属性简化了实现过程。 #### 场景适应性探讨 当面临具体业务需求时应综合考量如下几个维度来做决定: - 如果项目侧重于日志收集、监控指标传输等领域,则推荐选用Kafka因为它在这方面有着无可比拟的优势; - 反之对于那些强调即时通讯互动性强的小规模应用而言,采用轻量化设计思路构建而成 的RabbitMQ可能是更好的选项[^4]。 另外值得注意的是无论选择哪一款产品都需要充分理解各自的工作原理以便更好地发挥它们的最大效能同时规避潜在风险点如网络分区容忍度等问题[^3]。 ```python # 示例代码展示如何设置RabbitMQ确保消息不丢失 import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 声明一个持久化的队列 channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True) def callback(ch, method, properties, body): print(f"Received {body}") ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) # 设置QoS参数限制未完成的任务数量 channel.basic_qos(prefetch_count=1) channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback) print('Waiting for messages.') channel.start_consuming() ```
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