MQ对比

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_29676623/article/details/85108070

1. 为什么使用消息队列？消息队列的优点和缺点？kafka、rabbitmq、activemq、rocketmq都有什么优缺点？

　　消息队列的常见使用场景有很多但是核心的有三个：解耦、异步、削峰

　　kafka架构图:

　　rabbitmq架构图:

　　rocketmq架构图:

2. 消息队列的有点和缺点？

　　优点：特殊场景下解耦、异步、削峰。

　　缺点：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四个系统好好的没什么问题，你偏加个MQ进来，万一MQ挂了怎么办，整套系统崩溃了，就完蛋了

　　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？

　　一致性问题：系统A处理完了直接返回成功了，人家都认为你这个请求成功了；但问题是，要是BCD三个系统哪里BD系统成功了，结果C系统写库失败了，咋整？数据就不一致了,所以消息队列是一种非常复杂的架构，引入它有很多好处，但是也得针对他带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉。做好之后你会发现系统复杂度提升了一个数量积，但是关键时刻，用，还是要用的。

3. kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优缺点？

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	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分,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

4. 如何保证消息不被重复消费（如何保证消息消费时的幂等性）？

（1）kafka

　　kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的offset来继续消费吧。但是凡事总有意外，比如我们之前生产经常遇到的，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果碰到点着急的，直接kill进程了，再重启。这会导致consumer有些消息处理了，但是没来得及提交offset，尴尬了。重启之后，少数消息会再次消费一次。其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。

　　幂等性，我通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。那所以第二个问题来了，怎么保证消息队列消费的幂等性？其实还是得结合业务来思考，我这里给几个思路：

　　（1）比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下好吧

　　（2）比如你是写redis，那没问题了，反正每次都是set，天然幂等性

　　（3）比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的id，类似订单id之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个id去比如redis里查一下，之前消费过吗？如果没有消费过，你就处理，然后这个id写redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。

（1）RocketMQ

　　RocketMQ不保证消息不重复，如果你的业务需要保证严格的不重复消息，需要你自己在业务端去重。

（3）rabbitmq

　　这个时候得用rabbitmq提供的ack机制，简单来说，就是你关闭rabbitmq自动ack，可以通过一个api来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再程序里ack一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有ack？那rabbitmq就认为你还没处理完，这个时候rabbitmq会把这个消费分配给别的consumer去处理，消息是不会丢的。
5. 如何保证消息的可靠传输（如何处理消息丢失的问题）？

（1）rabbitmq

1）生产者弄丢了数据

　　生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络啥的问题，都有可能。此时可以选择用rabbitmq提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启rabbitmq事务（channel.txSelect），然后发送消息，如果消息没有成功被rabbitmq接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务（channel.txRollback），然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务（channel.txCommit）。但是问题是，rabbitmq事务机制一搞，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。

　　所以一般来说，如果你要确保说写rabbitmq的消息别丢，可以开启confirm模式，在生产者那里设置开启confirm模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的id，然后如果写入了rabbitmq中，rabbitmq会给你回传一个ack消息，告诉你说这个消息ok了。如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息id的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。

　　事务机制和cnofirm机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是confirm机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息rabbitmq接收了之后会异步回调你一个接口通知你这个消息接收到了。

　　所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用confirm机制的。

2）rabbitmq弄丢了数据

　　就是rabbitmq自己弄丢了数据，这个你必须开启rabbitmq的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是rabbitmq自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，rabbitmq还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据会丢失的，但是这个概率较小。

　　设置持久化有两个步骤，第一个是创建queue的时候将其设置为持久化的，这样就可以保证rabbitmq持久化queue的元数据，但是不会持久化queue里的数据；第二个是发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2，就是将消息设置为持久化的，此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上去。必须要同时设置这两个持久化才行，rabbitmq哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复queue，恢复这个queue里的数据。

　　而且持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者ack了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，rabbitmq挂了，数据丢了，生产者收不到ack，你也是可以自己重发的。

　　哪怕是你给rabbitmq开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了rabbitmq中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时rabbitmq挂了，就会导致内存里的一点点数据会丢失。

3）消费端弄丢了数据

　　rabbitmq如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，rabbitmq认为你都消费了，这数据就丢了。

（2）kafka

1）生产者会不会弄丢数据

　　如果按照上述的思路设置了ack=all，一定不会丢，要求是，你的leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。

2）kafka弄丢了数据

　　这块比较常见的一个场景，就是kafka某个broker宕机，然后重新选举partiton的leader时。大家想想，要是此时其他的follower刚好还有些数据没有同步，结果此时leader挂了，然后选举某个follower成leader之后，他不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。

3）消费端弄丢了数据

　　唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。

　　这不是一样么，大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费，比如你刚处理完，还没提交offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。

　　生产环境碰到的一个问题，就是说我们的kafka消费者消费到了数据之后是写到一个内存的queue里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存queue，然后消费者会自动提交offset。

　　然后此时我们重启了系统，就会导致内存queue里还没来得及处理的数据就丢失了

（3）rocketMQ

1）生产者会不会弄丢数据

默认情况下，可以通过同步的方式阻塞式的发送，check SendStatus，状态是OK，表示消息一定成功的投递到了Broker，状态超时或者失败，则会触发默认的2次重试。此方法的发送结果，可能Broker存储成功了，也可能没成功
采取事务消息的投递方式，并不能保证消息100%投递成功到了Broker，但是如果消息发送Ack失败的话，此消息会存储在CommitLog当中，但是对ConsumerQueue是不可见的。可以在日志中查看到这条异常的消息，严格意义上来讲，也并没有完全丢失
RocketMQ支持日志的索引，如果一条消息发送之后超时，也可以通过查询日志的API，来check是否在Broker存储成功

2）rocketMQ弄丢了数据

消息支持持久化到Commitlog里面，即使宕机后重启，未消费的消息也是可以加载出来的
Broker自身支持同步刷盘、异步刷盘的策略，可以保证接收到的消息一定存储在本地的内存中
Broker集群支持 1主N从的策略，支持同步复制和异步复制的方式，同步复制可以保证即使Master 磁盘崩溃，消息仍然不会丢失

3）消费端弄丢了数据

消费者可以根据自身的策略批量Pull消息
Consumer自身维护一个持久化的offset（对应MessageQueue里面的min offset），标记已经成功消费或者已经成功发回到broker的消息下标
如果Consumer消费失败，那么它会把这个消息发回给Broker，发回成功后，再更新自己的offset
如果Consumer消费失败，发回给broker时，broker挂掉了，那么Consumer会定时重试这个操作
如果Consumer和broker一起挂了，消息也不会丢失，因为consumer 里面的offset是定时持久化的，重启之后，继续拉取offset之前的消息到本地

6. 如何保证消息的顺序性？

猜你喜欢