概述 其实一直想写一篇rocketMq和kafka在架构设计上的差别,但是一直有个问题没搞明白所以迟迟没动手,今天无意中听人点播了一下似乎明白了这个问题,所以就有了这篇对比. 这篇博文主要讲清楚kafka和rocketMq的两个不同点,1.rocketMq的namesvr和kafka的zookeeper对比:2.kafka为什么比rocketMq有更大的吞吐量.如果能够讲清楚上面两个问题我觉得就已经很满足了. 最后,文章引入的参考文章里面有一些比较好的链接,有兴趣的话可以好好看看,里面其实有些地

一.单机吞吐量ActiveMQ:万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RabbitMQ:万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RocketMQ:10万级,RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQKafka:10万级别,这是kafka最大的优点,就是吞吐量高.一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算.日志采集等场景 二.topic数量对吞吐量的影响RocketMQ:topic可以达到几百,几千个的级别,吞吐量会有较小幅度的下降,这是RocketMQ的一大

前提背景 大家都知道,市面上有许多开源的MQ,例如,RocketMQ.Kafka.RabbitMQ等等,现在Pulsar也开始发光,今天我们谈谈笔者最常用的RocketMQ和Kafka,想必大家早就知道二者之间的特点以及区别,但是在实际场景中,二者的选取有可能会范迷惑,那么今天笔者就带领大家分析一下二者之间的区别,以及选取标准吧! 架构对比 RocketMQ的架构 RocketMQ由NameServer.Broker.Consumer.Producer组成,NameServer之间互不通信,Br

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参

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

      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.可全然水平扩容,为了进一步减少成本.我们觉得存储部分能够进一步优化,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,可是同一时候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.为此我们又一次用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日

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):

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

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

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队

消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 发布订阅模型 RabbitMQ的消息模型 交换器的类型 direct topic fanout headers Kafka的消息模型 RocketMQ的消息模型 参考 消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 早起的消息队列是按照"队列"的数据结构来设计的. 生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列. 当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关

延迟队列在实际项目中有非常多的应用场景,最常见的比如订单未支付,超时取消订单,在创建订单的时候发送一条延迟消息,达到延迟时间之后消费者收到消息,如果订单没有支付的话,那么就取消订单. 那么,今天我们需要来谈的问题就是RabbitMQ.RocketMQ.Kafka中分别是怎么实现延时队列的,以及他们对应的实现原理是什么? RabbitMQ RabbitMQ本身并不存在延迟队列的概念,在 RabbitMQ 中是通过 DLX 死信交换机和 TTL 消息过期来实现延迟队列的. TTL(Time to L

为什么在RocketMQ和kafka中选型 在单机同步发送的场景下,Kafka>RocketMQ,Kafka的吞吐量高达17.3w/s,RocketMQ吞吐量在11.6w/s. kafka高性能原因 生产者 Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中,它绝对不会丢失数据.为了优化写入速度Kafak采用了两个技术,顺序写入和MMFile. 顺序写入 因为硬盘是机械结构,每次读写都会寻址->写入,其中寻址是一个"机械动作",它是最耗时的.所以硬盘最"讨厌"随机I

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

今天开会讨论日志处理为什么要同时使用Flume和Kafka,是否可以只用Kafka 不使用Flume?当时想到的就只用Flume的接口多,不管是输入接口(socket 和 文件)以及输出接口(Kafka/HDFS/HBase等). 考虑单一应用场景,从简化系统的角度考虑,在满足应用需求的情况下可能只使用一个比较好.但是考虑到现有系统业务发展,为了后面的灵活扩展,在先用系统设计时留有一定的扩展性感觉更重要,可能使用Flume+kafka架构相对只使用Kafka会多占用1-2台机器做Flume日志采

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