rocketMq和kafka的架构区别

概述

    其实一直想写一篇rocketMq和kafka在架构设计上的差别,但是一直有个问题没搞明白所以迟迟没动手,今天无意中听人点播了一下似乎明白了这个问题,所以就有了这篇对比。

    这篇博文主要讲清楚kafka和rocketMq的两个不同点,1、rocketMq的namesvr和kafka的zookeeper对比;2、kafka为什么比rocketMq有更大的吞吐量。如果能够讲清楚上面两个问题我觉得就已经很满足了。

    最后,文章引入的参考文章里面有一些比较好的链接,有兴趣的话可以好好看看,里面其实有些地方比我讲解的更深入。


namesrv VS zk

    1、我们可以对比下kafka和rocketMq在协调节点选择上的差异,kafka通过zookeeper来进行协调,而rocketMq通过自身的namesrv进行协调。

    2、kafka在具备选举功能,在Kafka里面,Master/Slave的选举,有2步:第1步,先通过ZK在所有机器中,选举出一个KafkaController;第2步,再由这个Controller,决定每个partition的Master是谁,Slave是谁。因为有了选举功能,所以kafka某个partition的master挂了,该partition对应的某个slave会升级为主对外提供服务。

    3、rocketMQ不具备选举,Master/Slave的角色也是固定的。当一个Master挂了之后,你可以写到其他Master上,但不能让一个Slave切换成Master。那么rocketMq是如何实现高可用的呢,其实很简单,rocketMq的所有broker节点的角色都是一样,上面分配的topic和对应的queue的数量也是一样的,Mq只能保证当一个broker挂了,把原本写到这个broker的请求迁移到其他broker上面,而并不是这个broker对应的slave升级为主。

    4、rocketMq在协调节点的设计上显得更加轻量,用了另外一种方式解决高可用的问题,思路也是可以借鉴的。

kafka部署图


rocketmq部署图


关于吞吐量

1、首先说明下面的几张图片来自于互联网共享,也就是我后面参考文章里面的列出的文章。

2、kafka在消息存储过程中会根据topic和partition的数量创建物理文件,也就是说我们创建一个topic并指定了3个partition,那么就会有3个物理文件目录,也就说说partition的数量和对应的物理文件是一一对应的。

3、rocketMq在消息存储方式就一个物流问题,也就说传说中的commitLog,rocketMq的queue的数量其实是在consumeQueue里面体现的,在真正存储消息的commitLog其实就只有一个物理文件。

4、kafka的多文件并发写入 VS rocketMq的单文件写入,性能差异kafka完胜可想而知。

5、kafka的大量文件存储会导致一个问题,也就说在partition特别多的时候,磁盘的访问会发生很大的瓶颈,毕竟单个文件看着是append操作,但是多个文件之间必然会导致磁盘的寻道。


kafka VS rocketMq


kafka的消息存储
rocketMq消息存储


参考文章

分布式消息队列RocketMQ与Kafka架构上的巨大差异之1 -- 为什么RocketMQ要去除ZK依赖? 

分布式消息队列RocketMQ与Kafka架构上的巨大差异之2 -- CommitLog与ConsumeQueue

RocketMQ与Kafka对比

Kafka vs RocketMQ—— Topic数量对单机性能的影响