RocketMQ与kafka对比(18项差异)

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RocketMQ与kafka对比(18项差异)

小旋风柴进 2017-04-05 16:01:00 浏览3361
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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,定位于非日志的可靠消息传输(日志场景也OK),目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景。

数据可靠性

RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步复制,异步复制
卡夫卡使用异步刷盘方式,异步复制/同步复制
总结:RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高,不会因为操作系统Crash,导致数据丢失。Kafka同步Replication理论上性能低于RocketMQ的同步Replication,原因是Kafka的数据以分区为单位组织,意味着一个Kafka实例上会​​有几百个数据分区,RocketMQ一个实例上只有一个数据分区,RocketMQ可以充分利用IO组Commit机制,批量传输数据,配置同步Replication与异步Replication相比,性能损耗约20%~30%,Kafka没有亲自测试过,但是个人认为理论上会低于RocketMQ。

性能对比

卡夫卡单机写入TPS约在百万条/秒,消息大小10个字节
RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒,单机部署3个Broker,可以跑到最高12万条/秒,消息大小10个字节
总结:Kafka的TPS跑到单机百万,主要是由于Producer端将多个小消息合并,批量发向Broker。
RocketMQ为什么没有这么做?

制片人通常使用的Java语言,缓存过多消息,GC是个很严重的问题
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
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。
缓存的功能完全可以由上层业务完成。
单机支持的队列数
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,负载不会发生明显变化
队列多有什么好处?
单机可以创建更多话题,因为每个主题都是由一批队列组成
消费者的集群规模和队列数成正比,队列越多,消费类集群可以越大
消息投递实时性

Kafka使用短轮询方式,实时性取决于轮询间隔时间,0.8以后版本支持长轮询。
RocketMQ使用长轮询,同Push方式实时性一致,消息的投递延时通常在几个毫秒。
消费失败重试

卡夫卡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。

严格的消息顺序

卡夫卡支持消息顺序,但是一台代理宕机后,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的二进制日志分发需要严格的消息顺序

定时消息

卡夫卡不支持定时消息
RocketMQ支持两类定时消息

开源版本RocketMQ仅支持定时级别,定时级用户可定制
阿里云MQ指定的毫秒级别的延时时间
分布式事务消息
卡夫卡不支持分布式事务消息

阿里云MQ支持分布式事务消息,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

卡夫卡不支持消息查询

RocketMQ支持根据消息标识查询消息,也支持根据消息内容查询消息(发送消息时指定一个消息密钥,任意字符串,例如指定为订单编号)

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

卡夫卡理论上可以按照偏移来回溯消息

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。
消费并行度

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卡夫卡完全一致
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
卡夫卡不支持消息轨迹

阿里云MQ支持消息轨迹
开发语言友好性

卡夫卡采用斯卡拉编写

RocketMQ采用的Java语言编写
券商端消息过滤

卡夫卡不支持代理端的消息过滤

RocketMQ支持两种代理端消息过滤方式

根据消息变量来过滤,相当于子主题概念
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身体的过滤拆分。
消息堆积能力
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。

开源社区活跃度

卡夫卡社区更新较慢
RocketMQ的GitHub的社区有250个个人,公司用户登记了联系方式,QQ群超过1000人。 MQ ###商业支持
卡夫卡原开发团队成立新公司,目前暂没有相关产品看到
RocketMQ在阿里云已经商业化,目前以云服务形式供大家商用,并向用户承诺99.99%的可靠性,同时彻底解决了用户自己搭建MQ产品的运维复杂性问题
成熟度

卡夫卡在日志领域比较成熟

RocketMQ在阿里集团内部有大量的应用在使用,每天都产生海量的消息,并且顺利支持了多次天猫双十一海量消息考验,是数据削峰填谷的利器。
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