RabbitMQ和Kafka到底怎么选？

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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RabbitMQ是一个分布式系统，这里面有几个抽象概念。

• 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master queue的备份。在master queue所在节点挂掉之后，系统把mirror queue提升为master queue，负责处理客户端队列操作请求。注意，mirror queue只做镜像，设计目的不是为了承担客户端读写压力。
  

如上图所示，集群中有两个节点，每个节点上有一个broker，每个broker负责本机上队列的维护，并且borker之间可以互相通信。集群中有两个队列A和B，每个队列都分为master queue和mirror queue（备份）。那么队列上的生产消费怎么实现的呢？
队列消费
如上图有两个consumer消费队列A，这两个consumer连在了集群的不同机器上。RabbitMQ集群中的任何一个节点都拥有集群上所有队列的元信息，所以连接到集群中的任何一个节点都可以，主要区别在于有的consumer连在master queue所在节点，有的连在非master queue节点上。
因为mirror queue要和master queue保持一致，故需要同步机制，正因为一致性的限制，导致所有的读写操作都必须都操作在master queue上（想想，为啥读也要从master queue中读？和数据库读写分离是不一样的。），然后由master节点同步操作到mirror queue所在的节点。即使consumer连接到了非master queue节点，该consumer的操作也会被路由到master queue所在的节点上，这样才能进行消费。
队列生产
原理和消费一样，如果连接到非 master queue 节点，则路由过去。
所以，到这里小伙伴们就可以看到 RabbitMQ的不足：由于master queue单节点，导致性能瓶颈，吞吐量受限。虽然为了提高性能，内部使用了Erlang这个语言实现，但是终究摆脱不了架构设计上的致命缺陷。
Kafka说实话，Kafka我觉得就是看到了RabbitMQ这个缺陷才设计出的一个改进版，改进的点就是：把一个队列的单一master变成多个master，即一台机器扛不住qps，那么我就用多台机器扛qps，把一个队列的流量均匀分散在多台机器上不就可以了么？注意，多个master之间的数据没有交集，即一条消息要么发送到这个master queue，要么发送到另外一个master queue。
这里面的每个master queue 在Kafka中叫做Partition，即一个分片。一个队列有多个主分片，每个主分片又有若干副分片做备份，同步机制类似于RabbitMQ。

如上图，我们省略了不同的queue，假设集群上只有一个queue（Kafka中叫Topic）。每个生产者随机把消息发送到主分片上，之后主分片再同步给副分片。

队列读取的时候虚拟出一个Group的概念，一个Topic内部的消息，只会路由到同Group内的一个consumer上，同一个Group中的consumer消费的消息是不一样的；Group之间共享一个Topic，看起来就是一个队列的多个拷贝。所以，为了达到多个Group共享一个Topic数据，Kafka并不会像RabbitMQ那样消息消费完毕立马删除，而是必须在后台配置保存日期，即只保存最近一段时间的消息，超过这个时间的消息就会从磁盘删除，这样就保证了在一个时间段内，Topic数据对所有Group可见（这个特性使得Kafka非常适合做一个公司的数据总线）。队列读同样是读主分片，并且为了优化性能，消费者与主分片有一一的对应关系，如果消费者数目大于分片数，则存在某些消费者得不到消息。
由此可见，Kafka绝对是为了高吞吐量设计的，比如设置分片数为100，那么就有100台机器去扛一个Topic的流量，当然比RabbitMQ的单机性能好。
总结本文只做了Kafka和RabbitMQ的对比，但是开源队列岂止这两个，ZeroMQ，RocketMQ，JMQ等等，时间有限也就没有细看，故不在本文比较范围之内。
所以，别再被这些五花八门的队列迷惑了，从架构上找出关键差别，并结合自己的实际需求（比如本文就只单单从吞吐量一个需求来考察）轻轻松松搞定选型。最后总结如下：

• 吞吐量较低：Kafka和RabbitMQ都可以。
• 吞吐量高：Kafka。
  

本文内容参考自RabbitMQ和KafKa官方文档，所以真要搞懂一个中间件的原理最好去看官方文档，文档里面有详细的设计方案，我们可以自己进行设计方案的对比，从而找出符合自己实际情况的中间件。



我们在吞吐量方面比较了Kafka和RabbitMQ，知道了Kafka的吞吐量要高于RabbitMQ。本文从可靠性方面继续探讨两个队列的差异。RabbitMQ可靠性我们通过前文知道，RabbitMQ的队列分为master queue和mirror queue，mirror queue 在master queue宕机之后，会被提升为master queue，如下图所示。

队列A的consumer在消费的时候，机器宕机，此时客户端和服务端分别做如下动作：

• 服务端：把mirror queue提升为master queue
• 客户端：连接到新的master queue 所在的节点进行消费或者生产
  

当master queue 所在节点宕机后，其正在被消费的消息的相关信息全部丢失，即服务端不知道消费者对那一瞬间消费的消息是否进行了ACK，所以在mirror queue被提升为master queue时，会把宕机前正在进行消费的的消息全部重新发送一遍，即客户端重连后，消息可能被重复消费，这个时候就必须依靠应用层逻辑来判断来避免重复消费。
在持久化方面，RabbitMQ的master queue每次收到新消息后，都会立刻写入磁盘，并把消息同步给mirror queue。假设在master queue 收到消息后，消息未同步到mirror queue 之前master queue 宕机，则此时mirror queue中就没有刚刚master queue收到的那条消息，当这个mirror queue被提升为master queue时，消费者连接到新的master queue上进行消费时就丢了一条消息。所以，RabbitMQ也会丢消息，只不过这个丢消息的概率非常低。
Kafka可靠性我们知道Kafka中的每个队列叫做Topic，一个Topic有多个主分片和副分片，当主分片所在机器宕机后，服务端会把一个副分片提升为主分片，如下图所示。

服务端和客户端会有如下动作：

• 服务端：把副分片提升为主分片
• 客户端：连接到新的主分片
  

Kafka同样有主从同步，所以也必定存在与RabbitMQ同样丢消息的问题。但是Kafka的每个客户端保存了读取消息的偏移信息，故当一个主分片宕机后，Kafka客户端可以从副分片相应位移后继续消费，不会有重复消费的情况。
持久化方面，Kafka默认把消息直接写文件，但是由于操作系统的cache原因，消息可能不会立马写到磁盘上，这个时候就需要刷新文件到磁盘。由于刷新文件到磁盘是一个比较耗时的操作，故Kafka提供了两种不同的刷新配置：
#每接收多少条消息刷一下磁盘log.flush.interval.messages=10000#每隔多少ms刷一下磁盘log.flush.interval.ms=1000我们完全可以把log.flush.interval.messages设置为1，这样Kafka就能在持久化方面达到和RabbitMQ同样的安全级别。

但是Kafka集群依赖ZK，如上图所示，所以对于Kafka稳定性的评估必须考虑ZK集群的稳定性，而一般我们认为任何分布式集群的稳定性都小于1，故两个集群的串联稳定性会下降一些，维护更复杂一些，这点没有RabbitMQ有优势。
总结其实好多开源组件随着时间推移，往往都进行了各种改进。就比如Kafka虽然是为了日志而生，给人第一印象是容易丢消息，但是经过这么多年的改进，其可靠性可能并不逊色RabbitMQ了，只需要你根据不同的业务场景配置不同的配置参数，即可达到适合自己的安全级别。

• 从吞吐量上看，在不要求消息顺序情况下，Kafka完胜；在要求消息先后顺序的场景，性能应该稍逊RabbitMQ（此时Kafka的分片数只能为1）。
• 从稳定性来看，RabbitMQ胜出，但是Kafka也并不逊色多少。