from: http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/ 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitM

Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等消息中间件的对比 —— 消息发送性能和优势 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 原文:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/?utm_source=tu

转载自 https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka RocketMQ与Kafka对比(18项差异) 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是

ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍! 一.消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦.异步.削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行.但是如果运维期间B系统进行了调整,或者推送过程中B系统网络进行了调整,又或者后续过程中我们需要推送信息到三方C系统中,这样的话就

RabbitMQ 和 Kafka 对比,一篇好的介绍文章:https://my.oschina.net/u/236698/blog/501834 ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka 对比(图示):

RabbitMQ:     RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现.AMQP的主要特征是面向消息.队列.路由(包括点对点和发布/订阅).可靠性.安全.AMQP协议更多用在企业系统内,对数据一致性.稳定性和可靠性要求很高的场景,对性能和吞吐量的要求还在其次.   Kafka:       是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目. Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求高吞吐量,一开始的目的就

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

      转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输

此文是rocketmq作者vintage.wang所写,对于每项对比,后面都增加了我的观点,有不对的地方,请各位指出. 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于

转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

分布式消息服务(简称DMS)是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务,提供了可靠且可扩展的托管消息队列,用于收发消息和存储消息.那么,比起自建开源的Kafka,分布式消息服务DMS有哪些好处呢?以下就是两者的详细对比.

说起Kafka,许多使用者对它是又爱又恨.Kafka是一种分布式的.基于发布/订阅的消息系统,其极致体验让人欲罢不能,但操心的运维.复杂的安全策略.可靠性易用性的缺失.算不上极致的性能发挥.并不丰富的消息服务功能,仍需要使用者付出诸多的背后工作.即使你是Kafka老手,也难免会有上述同样的烦恼. 与其整日操心Kafka的部署,不如试试云上Kafka带给你的惊喜?目前国内主流的云服务厂商均提供了云上的Kafka服务,为应用系统提供异步的消息队列服务.通过高可用的消息缓冲队列,实现应用解耦.突发流量

1SSH和SSM定义SSH 通常指的是 Struts2 做控制器(Action),Spring 管理各层的组件,Hibernate 负责持久化层. SSM 则指的是 SpringMVC 做控制器(controller),Spring 管理各层的组件,MyBatis 负责持久化层. 共同点: 1.Spring依赖注入DI来管理各层的组件. 2.使用面向切面编程AOP管理事物.日志.权限等. 不同点: 1.Struts2 和 SpringMVC 控制器(controller)控制视图和模型的交互机制

# 前言 开源社区有好多优秀的队列中间件,比如RabbitMQ和Kafka,每个队列都貌似有其特性,在进行工程选择时,往往眼花缭乱,不知所措.对于RabbitMQ和Kafka,到底应该选哪个? # RabbitMQ架构 ## 概念 RabbitMQ是一个分布式系统 **broker**:每个节点运行的服务程序,功能为维护该节点的队列的增删以及转发队列操作请求. **master queue**:每个队列都分为一个主队列和若干个镜像队列. **mirror queue**:镜像队列,作为maste

我目前的项目最后使用的是RabbitMQ,这里依然是结合网上大神们的优秀博客,对kafka和rabbitmq进行简单的比对.最后附上参考博客. 1.架构模型 rabbitmq RabbitMQ遵循AMQP协议,RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成,其中exchange和binding组成了消息的路由键:客户端Producer通过连接channel和server进行通信,Consumer从queue获取消息进行消费(长连接,queue有消息会推送到con

Lock 接口比同步方法和同步块提供了更具扩展性的锁操作. 他们允许更灵活的结构,可以具有完全不同的性质,并且可以支持多个相关类的 条件对象. 它的优势有: 可以使锁更公平 可以使线程在等待锁的时候响应中断 可以让线程尝试获取锁,并在无法获取锁的时候立即返回或者等待一段时间 可以在不同的范围,以不同的顺序获取和释放锁 整体上来说 Lock 是 synchronized 的扩展版,Lock 提供了无条件的.可轮询的 (tryLock 方法).定时的(tryLock 带参方法).可中断的(lockI

RabbitMQ和kafka从几个角度简单的对比 业界对于消息的传递有多种方案和产品,本文就比较有代表性的两个MQ(rabbitMQ,kafka)进行阐述和做简单的对比, 在应用场景方面, RabbitMQ,遵循AMQP协议,由内在高并发的erlanng语言开发,用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上. kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统,它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上. 1)在架构模型方面, RabbitMQ遵循AMQP协议,Rabbi

kafka是一个消息中间件,用于各个系统之间传递消息,并且消息可持久化! 可以认为是队列模型,也可以看作是生产者消费着模型: 简单的生产者消费者客户端代码如下: package com.pt.util.kafka; import java.util.Date; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.p

摘要: (1)kafka和flume都是日志系统.kafka是分布式消息中间件,自带存储,提供push和pull存取数据功能.flume分为agent(数据采集器),collector(数据简单处理和写入),storage(存储器)三部分,每一部分都是可以定制的.比如agent采用RPC(Thrift-RPC).text(文件)等,storage指定用hdfs做.            (2)kafka做日志缓存应该是更为合适的,但是 flume的数据采集部分做的很好,可以定制很多数据源,减少开