如今很多行業正常運轉維系都離不開數據庫，那么讓您的數據庫速度快起來，也就能夠在行業競爭中處優勢地位。特別是涉及支付、金融、安全等領域我們都不能忽視。說到運行連接，我們就要提到消息隊列，它是一種異步的服務間通信方式，適用于無服務器和微服務架構。消息隊列擁有消息傳遞，消息生產，消息消費，優先級消息等功能，為我們的分布式系統提供了數據通信，功能解耦等等，它是分布式系統的一個重要組件，下面我們來詳細介紹一下。

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

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，我們耳熟能詳的有 RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、ActiveMQ、Pulsar等等，很多公司也根據業務需求，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重點，適合自己的才是最好的。

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語言開發的一個AMQP(Advanced Message Queue Protocol 高級消息隊列協議)實現。AMQP是一個應用層協議的開放標準，為面向消息的中間件設計，基于此協議的客戶端與消息中間件可傳遞消息，并不受產品、開發語言等條件的限制。RabbitMQ最初起源于金融系統，它在可靠性、可用性、擴展性、消息持久化、高并發等方面的有著卓越的表現。

二、Kafka

Kafka最早由LinkedIn公司開發，它是一個使用Scala語言開發的支持多分區，多副本并且基于Zookeeper協調的分布式消息系統。它是一種高吞吐、低延遲、可容錯的分布式發布訂閱消息系統，憑借其可水平擴展的高吞吐率而被廣泛使用。在大數據以及流式數據處理方面，Kafka的周邊生態也是其一大優勢，越來越多的開源分布式處理系統如 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，其優勢在于消費端可以根據自身消費消息的能力去拉取消息，不會出現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，以防止在發生異常或者服務器宕機等突發情況時發生數據丟失的情況。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等數據都是存儲在內存中的，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 等這些數據對象聲明為持久化，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據從硬盤中進行恢復。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需要顯式地指定數據類型的持久化，Kafka在設計之初就是依賴磁盤上的文件系統來進行消息的存儲。從傳統的觀念來講，磁盤的讀寫速度總是比內存慢很多，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的數據存儲設計是建立在對磁盤文件進行追加寫的基礎上實現的，數據讀取也是順序訪問，這樣的數據存儲設計帶來了非常大的優勢：

1、讀操作不會阻塞寫操作與其他操作，并且數據大小不會對性能產生影響;

2、磁盤的容量相比與內存來說會大很多，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據丟失;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送小消息(124Byte)的性能，測試的策略是不斷增加發送端的壓力，直到系統的吞吐量不再上升，并且系統響應時間增長，這時候服務器端可判斷已出現性能瓶頸，這時候的吞吐量即為系統的最高吞吐量。

測試的結果如下:

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協議，實現地非常重量級，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生消息的堆積，并且消息堆積的越多，從消息生產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的高可用呢?

RabbitMQ采用鏡像集群的策略來保證系統的高可用性，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，集群中的每個節點都有這個queue的完整鏡像，這樣一來，即使某個節點宕機了，也不會影響整個集群的功能。并且即使是某個主節點宕機了，RabbitMQ集群也可以通過選主算法選舉新的主節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)。

六、社區生態及語言支持

從長遠的角度來講，社區生態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，社區越活躍，則說明別人踩過的坑也就越多，在我們開發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新功能。

在社區生態這方面，總體來說，Kafka的生態以及周邊環境相比于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據處理方面，Kafka的流式數據的概念和大數據處理更為的契合。

相比于Kafka，RabbitMQ的社區規模可能會較小一些，但是畢竟也是一個久經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。

以上就是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，如果您想了解更多關于數據庫的相關信息，請您繼續關注中培偉業。