1.RocketMQ简介与技术对比（你懂RocketMQ吗？）

Fa11ing
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第一章为技术对比，第二章为特性简介，第三章纯干货show you the code，第四章为集群搭建。如果文章对您有帮助，请点赞文章，谢谢大家。

RocketMQ Guide

什么是消息队列(MQ)

是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式

为什么使用消息队列？

  • 解耦：一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。如果这个调用不需要直接同步调用接口的，就可以考虑用MQ给他异步化解耦。
  • 异步：A系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在BCD三个系统写库，自己本地写库要3ms，BCD三个系统分别写库要300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近1s，如果用mq，只需要写本地库+写mq，BCD自行从mq中读取写库。
  • 削峰：当系统在某一点有大量请求涌入，峰值过大，远远超过系统承受力，系统就会hang死

常用的消息队列

  • activemq： Apache ActiveMQ是Apache软件基金会所研发的开放源代码消息中间件；由于ActiveMQ是一个纯Java程序，因此只需要操作系统支持Java虚拟机，ActiveMQ便可执行
  • rabbitmq：RabbitMQ是一套开源（MPL）的消息队列服务软件，是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的 Erlang 写成。
  • kafka：kafka的诞生，是为了解决linkedin的数据管道问题，起初linkedin采用了ActiveMQ来进行数据交换，大约是在2010年前后，那时的ActiveMQ还远远无法满足linkedin对数据传递系统的要求，经常由于各种缺陷而导致消息阻塞或者服务无法正常访问，为了能够解决这个问题，linkedin决定研发自己的消息传递系统，当时linkedin的首席架构师jay kreps便开始组织团队进行消息传递系统的研发；Kafka官网
  • rocketmq： 根据我们的研究，随着队列和虚拟主题的增加，ActiveMQ IO模块达到了瓶颈。我们尽力通过节流、熔断或降级来解决这个问题，但效果并不好。所以我们开始把重点放在当时流行的消息解决方案Kafka上。遗憾的是，Kafka无法满足我们的要求，特别是在低延迟和高可靠性方面rocketMQ

由于activemq、rabbitmq只支持主从无法分布式部署，rabbitmq使用erlang语言开发等，未进行深入了解，下面主要是对比kafka和rocketmq

rocketMQ的诞生

在阿里的大型项目中，kafka并不能够满足阿里的业务需求，因此阿里单独开发了这款MQ，以此来通过RocketMQ支持阿里每天处理超过5,000亿个事件，为3000多个核心应用程序提供服务

kafka VS rocketmq

Producer对比

  1. Producer通常使用Java语言，缓存过多消息，GC是个很严重的问题
  2. Producer调用发送消息接口，消息未发送到Broker，向业务返回成功，此时Producer宕机，会导致消息丢失，业务出错
  3. Producer通常为分布式系统，且每台机器都是多线程发送，我们认为线上的系统单个Producer每秒产生的数据量有限，不可能上万。
  4. 缓存的功能完全可以由上层业务完成。

Partition VS MessageQueue

  • Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长。Kafka分区数无法过多的问题
  • RocketMQ单机支持最高5万个队列，Load不会发生明显变化

队列多有什么好处？

  1. 单机可以创建更多Topic，因为每个Topic都是由一批队列组成
  2. Consumer的集群规模和队列数成正比，队列越多，Consumer集群可以越大

编译语言

  • Kafka采用Scala编写
  • RocketMQ采用Java语言编写

重试消息

  • 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

总结：例如充值类应用，当前时刻调用运营商网关，充值失败，可能是对方压力过多，稍后再调用就会成功，如支付宝到银行扣款也是类似需求。 这里的重试需要可靠的重试，即失败重试的消息不因为Consumer宕机导致丢失。

顺序消息

  • Kafka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

Mysql Binlog分发需要严格的消息顺序

定时消息

  • Kafka不支持定时消息

  • RocketMQ支持两类定时消息

    • 开源版本RocketMQ仅支持定时Level，定时Level用户可定制
    • 阿里云ONS支持定时Level，以及指定的毫秒级别的延时时间

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

消息查询

  • 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（发送消息时指定一个Message Key，任意字符串，例如指定为订单Id）

总结：消息查询对于定位消息丢失问题非常有帮助，例如某个订单处理失败，是消息没收到还是收到处理出错了。

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

总结：典型业务场景如consumer做订单分析，但是由于程序逻辑或者依赖的系统发生故障等原因，导致今天消费的消息全部无效，需要重新从昨天零点开始消费，那么以时间为起点的消息重放功能对于业务非常有帮助。

消息并发

  • Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数，如分区数为10，那么最多10台机器来并行消费（每台机器只能开启一个线程），或者一台机器消费（10个线程并行消费）。即消费并行度和分区数一致。

  • RocketMQ消费并行度分两种情况

    • 顺序消费方式并行度同Kafka完全一致
    • 乱序方式并行度取决于Consumer的线程数，如Topic配置10个队列，10台机器消费，每台机器100个线程，那么并行度为1000。

消息轨迹

  • Kafka不支持消息轨迹
  • 阿里云ONS支持消息轨迹

ps:一条消息从他被producer生产，到它进入Broker进入MessageQueue中，直至最后被consumer消费的所有轨迹都有记录

消息过滤

  • Kafka不支持Broker端的消息过滤

  • RocketMQ支持两种Broker端消息过滤方式

    • Tag过滤：根据Message Tag来过滤，相当于子topic概念
    • SQL过滤：向服务器上传一段Java代码，可以对消息做任意形式的过滤，甚至可以做Message Body的过滤拆分。

理论上Kafka要比RocketMQ的堆积能力更强，不过RocketMQ单机也可以支持亿级的消息堆积能力，我们认为这个堆积能力已经完全可以满足业务需求。

开源community

rocketmqkafka
SDKJava，C ++，GoJava，Scala等
协议和规范拉模型，支持TCP，JMS，OpenMessaging拉模型，支持TCP
消息顺序确保对消息进行严格排序，并可以正常扩展确保分区内消息的顺序
延时消息支持不支持
多消费者支持一个队列支持多个消费者一个分区只能一个消费者
批量发送批量生成数据（最大1M）支持,通过异步生产者
广播消息支持不支持
消息过滤支持tag过滤与SQL92过滤支持，通过Kafka Streams过滤消息
服务器触发的再交付支持不支持
消息存储高性能和低延迟文件存储高性能文件存储
消息追踪支持不支持
消息过滤(sql)支持不支持
消息回溯指定时间戳回溯、offset回溯offset回溯
高可用性和故障转移受支持，无需其他组件受支持，重依赖zookeeper
消息队列配置开箱即用，仅需在乎自己需要的配置配置必须通过文件/编程的方式
管理和操作工具受支持的富Web和终端命令可显示核心指标支持，使用终端命令公开核心指标
GUIrocketmq-console（多年无人维护且有重bug但仍然可用）kafka-eagle/kafka-center
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