消息队列(二)——技术选型,如何选择合适的消息中间件

以下是本消息队列系列文章的传送门:


在了解了消息队列的常用场景后,我们考虑接下来的选型问题。如今使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等,以及部分数据库如Redis也可以实现消息队列功能。我们该选择哪一种来引入我们的项目中呢?那么接下来,主要分析关于各大主流消息队列的特性与优缺点。

1. RabbitMQ


1.1 概述

RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正因如此,它非常重量级,更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由,负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。

1.2 特性

  • 可靠性:提供了多种技术可以让我们在性能和可靠性之间进行权衡。这些技术包括持久性机制、投递确认、发布者证实和高可用性机制;
  • 灵活的路由:消息在到达队列前是通过交换机进行路由的。RabbitMQ为典型的路由逻辑提供了多种内置交换机类型。如果你有更复杂的路由需求,可以将这些交换机组合起来使用,你甚至可以实现自己的交换机类型,并且当做RabbitMQ的插件来使用;
  • 消息集群:在相同局域网中的多个RabbitMQ服务器可以聚合在一起,作为一个独立的逻辑代理来使用;
  • 队列高可用:队列可以在集群中的机器上进行镜像,以确保在硬件问题下还保证消息安全;
  • 支持多种协议:支持多种消息队列协议;
  • 支持多种语言:用Erlang语言编写,支持只要是你能想到的所有编程语言;
  • 管理界面:RabbitMQ有一个易用的用户界面,使得用户可以监控和管理消息Broker的许多方面;
  • 跟踪机制:如果消息异常,RabbitMQ 提供消息跟踪机制,使用者可以找出发生了什么;
  • 插件机制:提供了许多插件,来从多方面进行扩展,也可以编写自己的插件。
1.3 优缺点

优点

  • 由于Erlang语言的特性,消息队列性能较好,支持高并发;
  • 健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全;
  • 有消息确认机制和持久机制,可靠性高;
  • 高度可定制的路由;
  • 管理界面较丰富,在互联网公司也有较大规模的应用,社区活跃度搞。

缺点

  • 尽管结合Erlang语言本身的并发优势,性能较好,但是不利于做二次开发和维护;
  • 实现了代理架构,意味着消息在发送到客户端之前可以在中央节点上排队。此特性使得RabbitMQ易于使用和部署,但是使得其运行速度较慢,因为中央节点 增加了延迟,消息封装后也比较大;需要学习比较复杂的接口和协议,学习和维护成本较高。

2.Redis


Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库,开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作,各执行100万次,每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明:入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受;出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

3.ZeroMQ


3.1 概述

ZeroMQ号称最快的消息队列系统,基于c语言开发的。它跟其它MQ有着本质的区别,它根本就不是一个消息队列服务器,更像是一组底层网络通讯库,对原有的Socket API加上一层封装,使用时只需要引入相应jar包即可。

3.2 特性

  • 嵌入式消息组件;

  • 仅提供非持久性的队列,如果宕机,数据将会丢失。如需持久化需要自己进行扩展;

  • 高吞吐量:
    下图是挪用别人的在Windows Vista中测试的数据,展示了每秒钟的发送和接收的消息数,整个过程产生一百万条1k的数据。


    吞吐量对比
  • 多核下的线程绑定,即ZeroMQ会将工作线程绑定到每一个核,免除线程上下文切换带来的开销。

3.3 应用场景

虽然ZeroMQ的吞吐量相比于其他MQ的吞吐量大了不是一个级别的,但由于它的不可靠传输性质(不保证数据不丢失),我们往往不会把它用在需要保证数据不丢失的场景中(除非我们自己扩展它保证数据的可靠性,但很明显,成本是相对较高的)。

4.ActiveMQ


4.1概述

ActiveMQ是Apache所提供的一个开源的消息系统,完全采用Java来实现,因此,它能很好地支持J2EE提出的JMS(Java Message Service,即Java消息服务)规范。JMS是一组Java应用程序接口,它提供消息的创建、发送、读取等一系列服务。JMS提供了一组公共应用程序接口和响应的语法,类似于Java数据库的统一访问接口JDBC,它是一种与厂商无关的API,使得Java程序能够与不同厂商的消息组件很好地进行通信。

4.2 特性

  • 服从JMS规范:JMS 规范提供了良好的标准和保证,包括:同步 或 异步 的消息分发,一次和仅一次的消息分发,消息接收和订阅等等。遵从JMS规范的好处在于,不论使用什么JMS实现提供者,这些基础特性都是可用的;
  • 连接灵活性:ActiveMQ提供了广泛的连接协议,支持的协议有:HTTP/S,IP多播,SSL,TCP,UDP等等。对众多协议的支持让ActiveMQ拥有了很好的灵活性;
  • 支持的协议种类多:OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQP;
  • 持久化插件和安全插件:ActiveMQ提供了多种持久化选择。而且,ActiveMQ的安全性也可以完全依据用户需求进行自定义鉴权和授权;
  • 支持的客户端语言种类多:除了Java之外,还有:C/C++,.NET,Perl,PHP,Python,Ruby;
  • 代理集群:多个ActiveMQ代理可以组成一个集群来提供服务;
  • 异常简单的管理:ActiveMQ是以开发者思维被设计的。所以,它并不需要专门的管理员,因为它提供了简单又使用的管理特性。有很多中方法可以监控ActiveMQ不同层面的数据,包括使用在JConsole或者ActiveMQ的WebConsole中使用JMX。通过处理JMX的告警消息,通过使用命令行脚本,甚至可以通过监控各种类型的日志。
4.3 优缺点

优点

  • 跨平台:JAVA编写与平台无关,ActiveMQ几乎可以运行在任何的JVM上;
  • 可以用JDBC:可以将数据持久化到数据库。虽然使用JDBC会降低ActiveMQ的性能,但是数据库一直都是开发人员最熟悉的存储介质;
  • 支持JMS规范:支持JMS规范提供的统一接口;
  • 支持自动重连和错误重试机制;
  • 有安全机制:支持基于shiro,jaas等多种安全配置机制,可以对Queue/Topic进行认证和授权;
  • 监控完善:拥有完善的监控,包括WebConsole,JMX,Shell命令行,Jolokia的RESTful API;
  • 界面友善:提供的WebConsole可以满足大部分情况,还有很多第三方的组件可以使用,比如hawtio;

缺点

  • 社区活跃度不及RabbitMQ高;
  • 根据其他用户反馈,会出莫名其妙的问题,会丢失消息;
  • 目前重心放到activemq6.0产品Apollo,对5.x的维护较少;
  • 不适合用于上千个队列的应用场景

5.RocketMQ


5.1 概述

RocketMQ出自阿里的开源产品,用Java语言实现,在设计时参考了Kafka,并做出了自己的一些改进,消息可靠性上比Kafka更好。RocketMQ在阿里内部被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景。

5.2 主要特性

  • 基于 队列模型:具有高性能、高可靠、高实时、分布式等特点;
  • Producer、Consumer、队列都支持分布式;
  • Producer向一些队列轮流发送消息,队列集合称为Topic。Consumer如果做广播消费,则一个Consumer实例消费这个Topic对应的所有队列;如果做集群消费,则多个Consumer 实例平均消费这个Topic对应的队列集合;
  • 能够保证严格的消息顺序;
  • 提供丰富的消息拉取模式;
  • 高效的订阅者水平扩展能力;
  • 实时的消息订阅机制;
  • 亿级消息堆积 能力;
  • 较少的外部依赖。
5.3 优缺点

优点

  • 单机支持1万以上持久化队列;
  • RocketMQ的所有消息都是持久化的,先写入系统PAGECACHE,然后刷盘,可以保证内存与磁盘都有一份数据,而访问时,直接从内存读取。
  • 模型简单,接口易用(JMS的接口很多场合并不太实用);
  • 性能非常好,可以允许大量堆积消息在Broker中;
  • 支持多种消费模式,包括集群消费、广播消费等;
  • 各个环节分布式扩展设计,支持主从和高可用;
  • 开发度较活跃,版本更新很快。

缺点

  • 支持的 客户端语言不多,目前是Java及C++,其中C++还不成熟;
  • RocketMQ社区关注度及成熟度也不及前两者;
  • 没有Web管理界面,提供了一个 CLI (命令行界面) 管理工具带来查询、管理和诊断各种问题;
  • 没有在MQ核心里实现JMS等接口;

6.Kafka/jafka


6.1 概述

Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统,而Jafka是在Kafka之上孵化而来的,即Kafka的一个升级版。具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,自动实现负载均衡;支持Hadoop数据并行加载,对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统,除了性能非常好之外,还是一个工作良好的分布式系统。

6.2 主要特性

  • 快速持久化:可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;
  • 高吞吐:在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;
  • 完全的分布式系统:Broker、Producer和Consumer都原生自动支持分布式,自动实现负载均衡;
  • 支持同步和异步复制两种高可用机制;
  • 支持数据批量发送和拉取;
  • 零拷贝技术(zero-copy):减少IO操作步骤,提高系统吞吐量;
  • 数据迁移、扩容对用户透明;
  • 无需停机即可扩展机器;
  • 其他特性:丰富的消息拉取模型、高效订阅者水平扩展、实时的消息订阅、亿级的消息堆积能力、定期删除机制;
6.3 优缺点

优点

  • 客户端语言丰富:支持Java、.Net、PHP、Ruby、Python、Go等多种语言;
  • 高性能:单机写入TPS约在100万条/秒,消息大小10个字节;
  • 提供完全分布式架构,并有replica机制,拥有较高的可用性和可靠性,理论上支持消息无限堆积;
  • 支持批量操作;
  • 消费者采用Pull方式获取消息。消息有序,通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;
  • 有优秀的第三方KafkaWeb管理界面Kafka-Manager;
  • 在日志领域比较成熟,被多家公司和多个开源项目使用。

缺点

  • Kafka单机超过64个队列/分区时,Load时会发生明显的飙高现象。队列越多,负载越高,发送消息响应时间变长;
  • 使用短轮询方式,实时性取决于轮询间隔时间;
  • 消费失败不支持重试;
  • 支持消息顺序,但是一台代理宕机后,就会产生消息乱序;
  • 社区更新较慢。

7. 常见消息中间件对比分析图


对比分析图

8.适用场景分析


从公司基础建设力量角度

  • 中小型软件公司,建议选RabbitMQ,一方面,erlang语言天生具备高并发的特性,而且他的管理界面用起来十分方便。他的弊端也在这里,虽然RabbitMQ是开源的,然而国内有几个能定制化开发erlang的程序员呢?所幸,RabbitMQ的社区十分活跃,可以解决开发过程中遇到的bug,这点对于中小型公司来说十分重要。不考虑RocketMQ和kafka的原因是,一方面中小型软件公司不如互联网公司,数据量没那么大,选消息中间件,应首选功能比较完备的,所以kafka排除。不考虑RocketMQ的原因是,RocketMQ是阿里出品,如果阿里放弃维护RocketMQ,中小型公司一般抽不出人来进行RocketMQ的定制化开发,因此不推荐。

  • 大型软件公司,根据具体使用在RocketMQ和kafka之间二选一。一方面,大型软件公司,具备足够的资金搭建分布式环境,也具备足够大的数据量。针对RocketMQ,大型软件公司也可以抽出人手对RocketMQ进行定制化开发,毕竟国内有能力改JAVA源码的人,还是相当多的。至于kafka,根据业务场景选择,如果有日志采集功能,肯定是首选kafka了。

从业务场景角度出发:

  • RocketMQ定位于非日志的可靠消息传输(日志场景也OK),目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景。
  • Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求高吞吐量,一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制,不支持事务,对消息的重复、丢失、错误没有严格要求,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。
  • RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内,对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景,对性能和吞吐量的要求还在其次。
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