消息隊列（Message Queue）是一種使用高效可靠的數(shù)據(jù)傳輸機制來進行平臺無關的數(shù)據(jù)通信的技術。消息隊列擁有消息傳遞、消息生產(chǎn)、消息消費、優(yōu)先級消息等功能，為我們的分布式系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)通信、功能解耦、彈性伸縮、數(shù)據(jù)冗余、限流削峰、異步消息等豐富能力，是分布式系統(tǒng)的一個重要組件。

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當前開源的消息隊列的組件種類繁多，在Github上搜索Message Queue，就有4K+的資源。如此眾多的消息隊列的開源項目中，我們耳熟能詳?shù)挠?RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、ActiveMQ、Pulsar等等，很多公司也根據(jù)業(yè)務需求，定制了自己的消息隊列中間件。這些消息隊列組件各自都有各自的特性與側(cè)重點，適合自己的才是最好的。

那么如何選擇一款最合適的消息隊列組件呢？本文選擇了RabbitMQ以及Kafka這兩款最為廣泛使用的消息中間，來探討一下如何綜合考慮各種因素，比如消費模式、性能、語言支持、社區(qū)生態(tài)等來選擇一款稱手的消息隊列組件。

概述

一、RabbitMQ

RabbitMQ是一個歷史比較悠久的消息隊列中間件，最早可以追溯到2007年，它是使用Erlang語言開發(fā)的一個AMQP（Advanced Message Queue Protocol 高級消息隊列協(xié)議）實現(xiàn)。AMQP是一個應用層協(xié)議的開放標準，為面向消息的中間件設計，基于此協(xié)議的客戶端與消息中間件可傳遞消息，并不受產(chǎn)品、開發(fā)語言等條件的限制。RabbitMQ最初起源于金融系統(tǒng)，它在可靠性、可用性、擴展性、消息持久化、高并發(fā)等方面的有著卓越的表現(xiàn)。

二、Kafka

Kafka最早由LinkedIn公司開發(fā)，它是一個使用Scala語言開發(fā)的支持多分區(qū)，多副本并且基于Zookeeper協(xié)調(diào)的分布式消息系統(tǒng)。它是一種高吞吐、低延遲、可容錯的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，憑借其可水平擴展的高吞吐率而被廣泛使用。在大數(shù)據(jù)以及流式數(shù)據(jù)處理方面，Kafka的周邊生態(tài)也是其一大優(yōu)勢，越來越多的開源分布式處理系統(tǒng)如 Cloudera、Apache Storm、Spark、Flink等都支持與 Kafka 集成。

對比

一、消費模式

消費模式是指消息隊列消費消息是時候的策略，分為兩種，一種是Push模式，一種是Pull模式。

Push模式是指消息隊列的服務器端收到新的消息時主動將消息推送(Push)到消費端，這種消費模式相比如Pull模式會有更好的實時性，但是當服務器端消息較多時，可能出現(xiàn)消費端來不及消費消息從而壓垮消費端的情況，需要一定的策略來避免這種情況的發(fā)生。

Pull模式是指消息隊列的服務器不主動將消息推送給消費端，而是有消費端主動地去從服務器拉取(Pull)消息，一般都是定時拉取或者定量拉取的方式。Pull模式相比與Push模式實時性會差一些，其優(yōu)勢在于消費端可以根據(jù)自身消費消息的能力去拉取消息，不會出現(xiàn)消息消費不過來的情況。

RabbitMQ既支持Push模式同時也支持Pull模式，而Kafka僅支持Pull模式。

二、消息持久化

消息持久化是指將消息隊列中的消息保存至磁盤中，以防止在發(fā)生異常或者服務器宕機等突發(fā)情況時發(fā)生數(shù)據(jù)丟失的情況。消息持久化是保證消息隊列消息可靠性的關鍵技術之一。

RabbitMQ在默認情況下是不開啟持久化操作，exchange、queue、message等數(shù)據(jù)都是存儲在內(nèi)存中的，這意味著如果 RabbitMQ 重啟、關閉、宕機時所有的信息都將丟失。我們可以在使用RabbitMQ的時候顯式地將exchange、queue、message 等這些數(shù)據(jù)對象聲明為持久化，這樣一來，即便服務器宕機或者故障了，我們也可以將這些數(shù)據(jù)從硬盤中進行恢復。不過需要注意的是，如果RabbitMQ將所有的這些對象都進行持久化操作，會嚴重地影響RabbitMQ的性能，因為同步寫入磁盤的速度會比寫內(nèi)存慢很多，因此需要在可靠性與性能之間進行權衡。

相比與RabbitMQ需要顯式地指定數(shù)據(jù)類型的持久化，Kafka在設計之初就是依賴磁盤上的文件系統(tǒng)來進行消息的存儲。從傳統(tǒng)的觀念來講，磁盤的讀寫速度總是比內(nèi)存慢很多，但是實際上磁盤讀寫速度的快慢取決于我們的使用方式：

“一塊SATA RAID-5陣列磁盤的線性寫速度可以達到幾百M_s，而隨機寫的速度只能是100多KB_s，線性寫的速度是隨機寫的上千倍”

Kafka的數(shù)據(jù)存儲設計是建立在對磁盤文件進行追加寫的基礎上實現(xiàn)的，數(shù)據(jù)讀取也是順序訪問，這樣的數(shù)據(jù)存儲設計帶來了非常大的優(yōu)勢：

1. 讀操作不會阻塞寫操作與其他操作，并且數(shù)據(jù)大小不會對性能產(chǎn)生影響；

2. 磁盤的容量相比與內(nèi)存來說會大很多，消息隊列的容量大，并且可以存儲任意時間，不用擔心故障導致數(shù)據(jù)丟失；

綜上所述，RabbitMQ和Kafka均支持消息持久化，但是RabbitMQ需要顯式地開啟持久化，并且開啟持久化可能影響消息隊列性能。而Kafka從設計之初便支持消息持久化，并且通過優(yōu)秀的設計保證了高效的消息讀寫從而保證了較高的吞吐量。

三、性能

性能是我們進行技術選型的一個重要的參考維度，對于消息隊列來講，我們最為關注的一個性能指標是其吞吐量。在吞吐量這個性能指標上，Kafka基于其優(yōu)秀的存儲以及讀寫設計，相比于RabbitMQ擁有更高的性能。一般來說RabbitMQ的單機QPS在萬這個級別左右，而Kafka的單機QPS可以達到十萬級甚至百萬級。

這里我沒有進行單機的吞吐量性能測試，援引網(wǎng)上的其他團隊進行的一次消息隊列單機吞吐量性能測試，讓大家感受一下RabbitMQ與Kafka在吞吐量性能上的差距到底有多少。這次測試對比的是服務端發(fā)送小消息(124Byte)的性能，測試的策略是不斷增加發(fā)送端的壓力，直到系統(tǒng)的吞吐量不再上升，并且系統(tǒng)響應時間增長，這時候服務器端可判斷已出現(xiàn)性能瓶頸，這時候的吞吐量即為系統(tǒng)的最高吞吐量。

測試的結(jié)果如下:

1. Kafka的單機吞吐量為17.3w/s，達到這個吞吐量時其Broker磁盤IO已經(jīng)達到了瓶頸，Kafka能達到如此之高的單機吞吐量主要還是得益于其優(yōu)秀的設計。

2. RabbitMQ的單機吞吐量為5.95w/s，并且CPU資源消耗較高，主要原因是其支持AMQP協(xié)議，實現(xiàn)地非常重量級，在消息的可靠性與吞吐量上做了取舍。

由此可見，在吞吐量這個性能指標上，Kafka相比與RabbitMQ是具有明顯的優(yōu)勢的。

說完了吞吐量，讓我們來討論一下另一個性能指標：時延。其實在使用消息隊列的場景下討論時延是有些矛盾的，因為使用消息隊列就代表了可以允許較高的時延，因為使用消息隊列就可能產(chǎn)生消息的堆積，并且消息堆積的越多，從消息生產(chǎn)到消息消費的時延就越高，在對時延要求比較高的場景下使用消息隊列是不合適的，我們應該使用時延更低的解決方案比如RPC遠程過程調(diào)用。

四、可靠性

消息隊列消息的可靠性也是我們進行技術選型的關鍵考慮因素之一，尤其涉及到金融、支付、安全等領域，消息的可靠性就顯得尤為重要。保證消息可靠性的關鍵技術之一消息持久化，上文已經(jīng)討論過，RabbitMQ以及Kafka均支持，我們這里不做贅述。這里我們來討論一下消息隊列可靠性的另一個方面，消息投遞（消費）的三種不同的保證：

1. 至多一次投遞：消息最多會被投遞一次，但是可能丟失

2. 至少一次投遞：消息至少會被投遞一次，但是可能重復消費

3. 精確一次投遞：保證只會被投遞一次，有且僅有一次

RabbitMQ以及Kafka都支持至多一次投遞以及至少一次投遞的保證，同時Kafka在0.11.0.0版本之后，通過事務機制支持了精確一次投遞的這種保證。

五、可用性

可靠性是保證消息不會丟失或者重復消費，而這里的可用性則是指系統(tǒng)正常運行時間占總運行時間的百分比，高可用性也就對應著低故障率，那么RabbitMQ與Kafka分別有什么機制來保證系統(tǒng)的高可用呢？

RabbitMQ采用鏡像集群的策略來保證系統(tǒng)的高可用性，在鏡像集群模式下，無論是消息隊列還是消息都會存儲在集群中的多個實例上。也就是說，對于集群中的每個queue來說，集群中的每個節(jié)點都有這個queue的完整鏡像，這樣一來，即使某個節(jié)點宕機了，也不會影響整個集群的功能。并且即使是某個主節(jié)點宕機了，RabbitMQ集群也可以通過選主算法選舉新的主節(jié)點從而恢復正常服務。

Kafka的高可用性主要源自于其健壯的副本（Replication）策略。其采用的是類似 PacificA 的一致性協(xié)議，通過 ISR（In-Sync-Replica）來保證多副本之間的同步，并且支持強一致性語義（通過 acks 實現(xiàn)）。

六、社區(qū)生態(tài)及語言支持

從長遠的角度來講，社區(qū)生態(tài)是我們選擇解決方案考慮的關鍵因素之一，一個開源組件，使用的人越多，社區(qū)越活躍，則說明別人踩過的坑也就越多，在我們開發(fā)過程中遇到問題時就更加容易找到解決方案。同時，如果一個開源組件更新迭代很快，那么它就可以迅速修復以前舊版本的問題，同時快速地迭代開發(fā)新功能。

在社區(qū)生態(tài)這方面，總體來說，Kafka的生態(tài)以及周邊環(huán)境相比于RabbitMQ更加的成熟和豐富，Kafka擁有更多的開源的客戶端、負載均衡組件，同時像Kubernetes、Spark等知名的開源項目也對Kafka有較好的支持。這可能也是得益于在大數(shù)據(jù)處理方面，Kafka的流式數(shù)據(jù)的概念和大數(shù)據(jù)處理更為的契合。

相比于Kafka，RabbitMQ的社區(qū)規(guī)?？赡軙^小一些，但是畢竟也是一個久經(jīng)考驗的開源消息隊列組件，總的來說我們在使用過程中一般也不會遇到社區(qū)解決不了的疑難問題。

在語言支持方面，RabbitMQ和Kafka支持的語言都非常的多，Kafka支持大約17種語言，RabbitMQ支持大約22中語言，主流的變成語言如Java、PHP、C++等等兩者均支持，相信在使用的編程語言方面不會有太大的問題。

本文就兩種主流的消息隊列組件RabbitMQ和Kafka進行了對比和探討，希望給大家在消息隊列技術選型方面提供一定的思路。大家在選擇的時候要注意結(jié)合自己的業(yè)務需求，團隊的技術棧體系選擇最為合適的消息隊列組件！