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目錄 （1）流派1：有Broker的暴力路由 （2）流派2：有Broker的復雜路由 （3）流派3：無Broker的通信流派 （4）總結 作者：愛釣魚的桌子哥，資深架構師 平時經常會看到很多人寫文章分析Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等各種MQ之間的性能比較，功能比較，但是實際上從MQ消息隊列的門派上來說，這些MQ其實是分屬不同的門派的。 那么這不同的門派之間，到底有什么區(qū)別呢？ （1）流派1：有Broker的暴力路由 這個流派最典型的就是Kafka了，Kafka實際上為了提升性能，簡化了MQ功能模型，僅僅提供了一些最基礎的MQ相關的功能，但是大幅度優(yōu)化和提升了吞吐量。 首先，這個流派一定是有一個Broker角色的，也就是說，Kafka需要部署一套服務器集群，每臺機器上都有一個Kafka Broker進程，這個進程就負責接收請求，存儲數據，發(fā)送數據。 Kafka的生產消費模型做的相對是比較暴力簡單的，就是簡單的數據流模型。 簡單來說，他有一個概念，叫做“Topic”，你可以往這個“Topic”里寫數據，然后讓別人從這里來消費。 這個Topic可以劃分為多個Partition，每個Partition放一臺機器上，存儲一部分數據。 在寫消息到Topic的時候，會自動把你這個消息給分發(fā)到某一個Partition上去。 然后消費消息的時候，有一個Consumer Group的概念，你部署在多臺機器上的Consumer可以組成一個Group，一個Partition只能給一個Consumer消費，一個Cosumer可以消費多個Partition，這是最最核心的一點。 通過這個模型，保證一個Topic里的每條消息，只會交給Consumer Group里的一個Consumer來消費，形成了一個Queue（隊列）的效果。 假如你想要有一個Queue的效果，也就是希望不停的往Queue里寫數據，然后多個消費者消費，每條消息就只能給一個消費者，那么通過Kafka來實現，其實就是生產者寫多個Partition，每個Partition只能給Consumer Group中的一個Consumer來消費。如下圖所示： 如果要實現Publish/Subscribe的模型呢？就是說生產者發(fā)送的每條消息，都要讓所有消費都消費到，怎么實現？ 那就讓每個消費者都是一個獨立的消費組，這樣每條消息都會發(fā)送給所有的消費組，每個消費組里那唯一的一個消費者一定會消費到所有的消息。 但是除此之外，Kafka就沒有任何其他的消費功能了，就是如此簡單，所以屬于一種比較暴力直接的流派。 它就是簡單的消費模型，實現最基礎的Queue和Pub/Sub兩種消費模型，但是內核中大幅度優(yōu)化和提升了性能以及吞吐量。 所以Kafka天生適合的場景，就是大數據領域的實時數據計算的場景。 因為在大數據的場景下，通常是弱業(yè)務的場景，沒有太多復雜的業(yè)務系統(tǒng)交互，而主要是大量的數據流入Kafka，然后進行實時計算。 所以就是需要簡單的消費模型，但是必須在內核中對吞吐量和性能進行大幅度的優(yōu)化。 因此Kafka技術通常是在大數據的實時數據計算領域中使用的，比如說每秒處理幾十萬條消息，甚至每秒處理上百萬條消息。 （2）流派2：有Broker的復雜路由 第二個流派，就是RabbitMQ為代表的流派，他強調的不是說如何提升性能和吞吐量，關注的是說要提供非常強大、復雜而且完善的消息路由功能。 所以對于RabbitMQ而言，他就不是那么簡單的Topic-Partition的消費模型了。 在RabbitMQ中引入了一個非常核心的概念，叫做Exchange，這個Exchange就是負責根據復雜的業(yè)務規(guī)則把消息路由到內部的不同的Queue里去。 舉個例子，如果要實現最簡單的隊列功能，就是讓exchange往一個queue里寫數據，然后多個消費者來消費這個queue里的數據，每條消息只能給一個消費者，那么可以是類似下面的方式。 如果想要實現Pub/Sub的模型，就是一條消息要被所有的消費者給消費到，那么就可以讓每個消費者都有一個自己的Queue，然后綁定到一個Exchange上去。 接著，這個Exchange就設定把消息路由給所有的Queue即可，如下面這樣。 此時Exchange可以把每條消息都路由給所有的Queue，每個Consumer都可以從自己的Queue里拿到所有的消息。 RabbitMQ這種流派，其實最核心的是，基于Exchange這個概念，他可以做很多復雜的事情。 比如：如果你想要某個Consumer只能消費到某一類數據，那么Exchange可以把消息里比如帶“XXX”前綴的消息路由給某個Queue。或者你可以限定某個Consumer就只能消費某一部分數據。總之在這里你可以做很多的限制，設置復雜的路由規(guī)則。 但是也正是因為引入了這種復雜的消費模型，支持復雜的路由功能，導致RabbitMQ在內核以及架構設計上沒法像Kafka做的那么的輕量級、高性能、可擴展、高吞吐，所以RabbitMQ在吞吐量上要比Kafka低一個數量級。 所以這種流派的MQ，往往適合用在Java業(yè)務系統(tǒng)中，不同的業(yè)務系統(tǒng)需要進行復雜的消息路由。 比如說業(yè)務系統(tǒng)A發(fā)送了10條消息，其中3條消息是給業(yè)務系統(tǒng)B的，7條消息是給業(yè)務系統(tǒng)C的，要實現這種復雜的路由模型，就必須依靠RabbitMQ來實現。 當然，對于這種業(yè)務系統(tǒng)之間的消息流轉而言，可能不需要那么高的吞吐量，可能每秒業(yè)務系統(tǒng)之間也就轉發(fā)幾十條或者幾百條消息，那么就完全適合采用RabbitMQ來實現。 （3）流派3：無Broker的通信流派 ZeroMQ代表的是第三種MQ。說白了，他是不需要在服務器上部署的，就是一個客戶端的庫而已。 也就是說，他主要是封裝了底層的Socket網絡通訊，然后一個系統(tǒng)要發(fā)送一條消息給另外一個消息消費 。 通過ZeroMQ，本質就是底層ZeroMQ發(fā)送一條消息到另外一個系統(tǒng)上去。 所以ZeroMQ是去中心化的，不需要跟Kafka、RabbitMQ一樣在服務器上部署的。 他主要是用來進行業(yè)務系統(tǒng)之間的網絡通信的，有點類似于比如你是一個分布式系統(tǒng)架構，那么此時分布式架構中的各個子系統(tǒng)互相之間要通信，你是基于Dubbo RPC？還是Spring Cloud HTTP？ 可能上述兩種你都不想要，就是要基于原始的Socket進行網絡通信，簡單的收發(fā)消息而已。 此時就可以使用ZeroMQ作為分布式系統(tǒng)之間的消息通信，如下面那樣。 （4）總結 其實現在基本上MQ主要就是這三個流派，很多小眾的MQ一般很少有人會用。 而且用MQ的場景主要就是兩大類：
所以一般業(yè)務系統(tǒng)之間通信就是會采用RabbitMQ/RocketMQ，需要復雜的消息路由功能的支撐。 大數據的實時計算場景會采用Kafka，需要簡單的消費模型，但是超高的吞吐量。 至于ZeroMQ，一般來說，少數分布式系統(tǒng)中子系統(tǒng)之間的分布式通信時會采用，作為輕量級的異步化的通信組件。 作者簡介： |
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