• Rocketmq和Kafka区别


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    (1) 适用场景

    Kafka适合日志处理;

    RocketMQ适合业务处理。

    结论:平手,根据具体业务定夺。

     

    (2) 性能

    Kafka单机写入 TPS 号称在百万条/秒;

    RocketMQ 大约在10万条/秒。

    结论:追求性能的话,Kafka单机性能更高。

     

    (3) 可靠性

    RocketMQ支持异步/同步刷盘;异步/同步Replication;

    Kafka使用异步刷盘方式,异步Replication。

    结论:RocketMQ所支持的同步方式提升了数据的可靠性。

     

    (4) 实时性

    均支持pull长轮询,RocketMQ消息实时性更好

    结论:RocketMQ 胜出。

     

    (5) 支持的队列数

    Kafka单机超过64个队列/分区,消息发送性能降低严重;

    RocketMQ 单机支持最高5万个队列,性能稳定

    结论:长远来看,RocketMQ 胜出,这也是适合业务处理的原因之一

     

    (6) 消息顺序性

    Kafka 某些配置下,支持消息顺序,但是一台Broker宕机后,就会产生消息乱序;

    RocketMQ支持严格的消息顺序,在顺序消息场景下,一台Broker宕机后,

    发送消息会失败,但是不会乱序;

    结论:RocketMQ 胜出

     

    (7)消费失败重试机制

    Kafka消费失败不支持重试

    RocketMQ消费失败支持定时重试,每次重试间隔时间顺延。

     

    (8)定时/延时消息

    Kafka不支持定时消息;

    RocketMQ支持定时消息

     

    (9)分布式事务消息

    Kafka不支持分布式事务消息;

    阿里云ONS支持分布式定时消息,未来开源版本的RocketMQ也有计划支持分布式事务消息

     

    (10)消息查询机制

    Kafka不支持消息查询

    RocketMQ支持根据Message Id查询消息,也支持根据消息内容查询消息

     

    (11)消息回溯

    Kafka理论上可以按照Offset来回溯消息

    RocketMQ支持按照时间来回溯消息,精度毫秒,例如从一天之前的某时某分某秒开始重新消费消息

     

    3. 为什么阿里会自研RocketMQ?

     

    (1)Kafka的业务应用场景主要定位于日志传输;对于复杂业务支持不够

     

    (2)阿里很多业务场景对数据可靠性、数据实时性、消息队列的个数等方面的要求很高。

     

    kafka针对海量数据,但是对数据的正确度要求不是十分严格。而阿里巴巴中用于交易相关的事情较多,对数据的正确性要求极高,Kafka不合适

     

    (3)当业务成长到一定规模,采用开源方案的技术成本会变高.

     

    开源方案无法满足业务的需要;旧版本、自开发代码与新版本的兼容都可能是问题;运维角度,Kafka使用 scala 编写,而阿里是java系。Kafka 的后续维护是个问题。

     

    (4)阿里在团队、成本、资源投入等方面约束性条件几乎没有.

     

    综上,阿里选择自己开发RocketMQ更多是业务的驱动,当业务更多的需要以下功能的支持时,kafka 不能满足或者 ActiveMQ 等其他消息中间件不能满足,财大气粗能力又强业务还复杂,所以就自己开发了。

     

    4. 其他

     

    另外认为kafka是用于日志传输,所以不适合系统的业务事件是个更大的误区,Kafka本身在最早实现时的确是为了传输日志,但后来经过多年发展,其适用范围早不限于日志,并且很多采取Kafka的公司并非用它来处理日志,kafka背后的 Confluence公司提供了很多基于kafka来简化系统实现的例子。

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