RocketMQ、Kafka、RabbitMQ，如何选型？
如何根据应用场景选择合适的消息中间件?分布式、微服务、高并发架构中，消息队列（Message Queue，简称MQ）饰演着至关紧张的角色。
消息队列用于实现体系间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。
目前常见的MQ实现包罗RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。
RocketMQ、Kafka、RabbitMQ如何选择？
三大MQ的简朴对比
特性RabbitMQRocketMQKafka公司/社区Rabbit阿里Apache开发语言ErlangJavaScala & Java协议支持AMQP，XMPP，SMTP，STOMP自界说协议自界说协议可用性高高高单机吞吐量一样平常高非常高消息耽误微秒级毫秒级毫秒以内消息可靠性高高一样平常 第一大mq：RabbitMQ
RabbitMQ是由Pivotal开发的开源消息队列体系，基于Erlang语言开发，采用 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议。
以下是RabbitMQ的一些主要特点：
RabbitMQ长处:
[*]高可靠性：RabbitMQ支持消息持久化、确认机制和死信队列等功能，确保消息不会丢失。
[*]灵活的路由机制：支持多种互换机范例（如直连互换机、主题互换机、扇出互换机等），可以或许灵活地根据业务需求路由消息。
[*]丰富的插件：RabbitMQ拥有丰富的插件支持，如管理界面插件、监控插件等，方便运维和管理。
[*]低耽误：在低耽误消息传递场景中表现精彩，实用于实时性要求较高的业务场景。
RabbitMQ缺点:
[*]性能瓶颈：在高并发和大吞吐量场景下，RabbitMQ大概会遇到性能瓶颈，需要进行性能调优。
[*]扩展性：固然支持集群模式，但在大规模集群下的扩展性不如Kafka和RocketMQ。
RabbitMQ利用场景：
[*]实用于中小型企业的一样平常消息队列需求，如异步任务处置惩罚、体系解耦、消息关照等场景 。
第二大mq：Kafka
Apache Kafka是一个分布式流处置惩罚平台，最初由LinkedIn开发，并于2011年开源。
Kafka的计划初衷是用于高吞吐量、低耽误的数据流处置惩罚和实时数据管道。
Kafka的核心组件包罗生产者、消费者、主题和分区。
Kafka长处：
[*]高吞吐量：Kafka可以或许处置惩罚每秒数百万条消息，适合大规模数据流处置惩罚。
[*]程度扩展性：通太过区机制，Kafka可以轻松扩展，支持大规模分布式摆设。
[*]持久化存储：Kafka将消息持久化到磁盘，确保数据的可靠性和持久性。
[*]高可用性：通过复制机制，Kafka可以或许在节点故障时继续提供服务。
[*]低耽误：Kafka计划为低耽误体系，适合实时数据处置惩罚。
Kafka缺点：
[*]复杂性：Kafka的摆设和管理相对复杂，需要专业知识和经验。
[*]资源占用：Kafka对硬件资源要求较高，特别是磁盘和网络带宽。
[*]耽误同等性：Kafka采用最终同等性模子，大概导致短暂的不同等。
Kafka利用场景：
[*]实时数据处置惩罚：需要处置惩罚高吞吐量、低耽误的数据流，如实时日志分析、实时监控和实时保举体系。
[*]大数据管道：构建数据管道，将数据从不同来源高效传输到数据湖或数据仓库。
[*]事件驱动架构：实现事件驱动的微服务架构，支持事件的发布和订阅。
[*]日志聚合：会合收集和处置惩罚分布式体系的日志数据，进行同一分析和监控。
第三大mq：RocketMQ
RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息队列体系，采用Java语言开发，具备高性能、高可靠性和高可用性的特点。2016年捐赠给Apache基金会。
RocketMQ的计划目的是高可靠性、高性能和高可用性，支持分布式事务和顺序消息等高级特性。
RocketMQ的核心组件包罗生产者、消费者、主题和队列。
以下是RocketMQ的一些主要特点：
RocketMQ长处
[*]高吞吐量：RocketMQ计划之初就考虑到了高吞吐量的需求，实用于大规模的消息传输场景。
[*]分布式架构：天然支持分布式架构，易于横向扩展，实用于大规模集群摆设。
[*]消息顺序：支持严酷的消息顺序，满意对消息顺序性有严酷要求的业务场景。
[*]灵活的消费模式：支持多种消费模式，包罗广播消费和集群消费。
[*]丰富的功能：支持定时消息、耽误消息、死信队列和批量消息等高级功能，满意复杂业务需求。
RocketMQ缺点
[*]社区生动度：是国产的消息中间件，有生动的国内社区支持，相关的技术文档和案例较为丰富，同时也得到了阿里巴巴等企业的技术支持。
[*]学习成本：相比RabbitMQ，RocketMQ的设置和利用相对复杂，学习成本较高。
[*]生态体系：固然正在快速发展，但RocketMQ的生态体系和社区支持相比RabbitMQ和Kafka另有肯定差距。
RocketMQ利用场景：
[*]金融生意业务体系：需要高可靠性和顺序消息处置惩罚的金融生意业务体系。
[*]电商平台：处置惩罚高并发订单和付出消息，确保消息的可靠传递和顺序处置惩罚。
[*]分布式事务：支持分布式事务的业务场景，如跨服务的事务管理。
[*]消息关照体系：实现高可靠性的消息关照和广播，如短信、邮件关照体系
为什么阿里会自研RocketMQ？
[*]（1）Kafka的业务应用场景主要定位于日志传输；对于复杂业务支持不敷
[*]（2）阿里很多业务场景对数据可靠性、数据实时性、消息队列的个数等方面的要求很高。kafka针对海量数据，但是对数据的正确度要求不是非常严酷。而阿里巴巴中用于生意业务相关的事变较多，对数据的正确性要求极高，Kafka不合适
[*](3）当业务成长到肯定规模，采用开源方案的技术成本会变高.开源方案无法满意业务的需要；旧版本、自开发代码与新版本的兼容都大概是问题；运维角度，Kafka利用 scala 编写，而阿里是java系。Kafka 的后续维护是个问题。
[*](4）阿里在团队、成本、资源投入等方面约束性条件险些没有.
RocketMQ、Kafka、RabbitMQ的全面对比和PK
RocketMQ、Kafka、RabbitMQ 都是常用的消息中间件 ，可从性能、功能、可靠性、运维复杂度等方面进行全面PK：
三大mq 性能PK
[*]RocketMQ：10Wtps 级别。
[*] 采用分布式架构，能支持高并发和低耽误的消息处置惩罚，在大规模数据处置惩罚场景下表现稳固，消息发送和消费的性能较高，适合对性能要求较高的分布式体系。
[*]Kafka：10Wtps 级别。
[*] 以高吞吐量著称，善于处置惩罚大规模的消息流数据，实用于对实时性要求高、数据量大的场景，如日志收集、实时数据处置惩罚等。
[*]RabbitMQ：1Wtps 级别。
[*] 性能相对较弱，在处置惩罚大量消息时大概会出现性能瓶颈，但在小规模场景下表现精良，能满意一样平常的消息队列需求。
三大mq 功能PK
[*]RocketMQ：支持事务消息、顺序消息、广播消息等高级特性，能满意一些对消息处置惩罚有严酷要求的业务场景，如电商订单处置惩罚等。
[*]Kafka：具有强大的分区、副本和多副本机制，能包管数据的高可用性和可靠性，同时支持消息的批量处置惩罚和压缩，提高了数据传输效率。
[*]RabbitMQ：支持多种消息队列模式，如点对点、发布订阅、路由等，提供了丰富的插件生态，可通过插件扩展功能，如实现消息的耽误发送等。
三大mq 可靠性 PK
[*]RocketMQ：采用分布式架构和多副本机制，包管了数据的可靠性和高可用性，支持消息的持久化和故障转移，能在节点故障时快速恢复消息处置惩罚。
[*]Kafka：通过多副本机制和分布式存储，确保数据的可靠性和容错性，能自动进行副本的选举和故障转移，包管消息不丢失。
[*]RabbitMQ：支持消息的持久化和镜像队列等机制，可包管消息在节点故障时不丢失，但在大规模集群情况下，维护其可靠性的复杂度相对较高。
三大mq 运维 PK
[*]RocketMQ：运维相对简朴，提供了可视化的管理控制台，方便进行集群管理、消息监控等利用，对运维职员的技术要求相对较低。
[*]Kafka：集群摆设和运维相对复杂，需要对分布式体系和存储有肯定的了解，涉及到多个组件的设置和管理，但有一些开源的运维工具可低沉运维难度。
[*]RabbitMQ：运维复杂度适中，提供了管理界面，但在集群扩展和性能调优方面需要肯定的技术经验，对运维职员的要求较高。
三大mq 社区生态 PK
[*]RocketMQ：是国产的消息中间件，有生动的国内社区支持，相关的技术文档和案例较为丰富，同时也得到了阿里巴巴等企业的技术支持。
[*]Kafka：拥有庞大的开源社区，有丰富的文档、插件和周边工具，生态体系成熟，在大数据领域有广泛的应用和支持。
[*]RabbitMQ：社区生动度高，有大量的开源插件和工具可供利用，商业支持也较为美满，能为企业提供专业的技术服务。
三大mq 支持的队列数 PK
大型业务场景， Kafka 单机超过64个队列/分区，消息发送性能低沉严峻，需要进行深度定制和改造 ，京东就改造过；
大型业务场景， RocketMQ 单机支持最高5万个队列，而且 性能稳固
RabbitMQ 是企业级的mq，大型的业务场景很少人利用。
三大mq 实用场景 PK
[*]RocketMQ：实用于对消息可靠性、顺序性要求高，以及有分布式事务需求的场景，如金融生意业务、电商订单处置惩罚、分布式事务协调等。
[*]Kafka：适适用于大数据处置惩罚、实时数据流式处置惩罚、日志收集与分析等对吞吐量要求高、实时性强、消息可靠性要求低的场景。
[*]RabbitMQ：实用于中小型企业的一样平常消息队列需求，如异步任务处置惩罚、体系解耦、消息关照等场景，尤其适合对消息处置惩罚逻辑复杂、需要灵活设置的情况。
三大mq 如何选择？
建议大家围绕RocketMQ 和 Kafka做选型：
[*]消息高可靠场景、队列数目庞大的场景，选择 RocketMQ
[*]消息低可靠场景、队列数目较少的场景，选择 Kafka
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