Kafka vs AMQ技术比对

1 Kafka

1.1 Kafka简介

Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。原本开发自LinkedIn，用于将用户的行为、网站的活动（网页游览，搜索或其他用户的操作信息）发布记录到不同的话题中心，这些消息数据可实时处理，实时监测，也可加载到Hadoop或离线处理数据仓库供后续大数据发掘。

Kafka主要设计目标如下：

1) 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。

2) 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。

3) 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。

4) 支持离线数据处理和实时数据处理。

5) Scale out：支持在线水平扩展。

1.2 Kafka架构

1.2.1 Broker

Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。

1.2.2 Topic

每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存储位置）

1.2.3 Partition

Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.

1.2.4 Producer

负责发布消息到Kafka broker。

1.2.5 Consumer

消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。

1.2.6 Consumer Group

每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。

1.3 Kafka消息队列和消息主题实现

Kafka约定 同一Topic的一条消息只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费这一消息。

 

这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播（消息主题），只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。要实现单播（消息队列）只要所有的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group还可以将Consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的Topic。
  实际上，Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的Consumer属于不同的Consumer Group即可。

2 常用MQ组件

2.1 ActiveMQ

  ActiveMQ是Apache所提供的一个开源的消息系统，完全采用Java来实现，因此，它能很好地支持J2EE提出的JMS（Java Message Service,即Java消息服务）规范。JMS是一组Java应用程序接口，它提供消息的创建、发送、读取等一系列服务。JMS提供了一组公共应用程序接口和响应的语法，类似于Java数据库的统一访问接口JDBC,它是一种与厂商无关的API，使得Java程序能够与不同厂商的消息组件很好地进行通信。

  JMS支持两种消息发送和接收模型。一种称为P2P(Ponit to Point)模型，即采用点对点的方式发送消息。P2P模型是基于队列的，消息生产者发送消息到队列，消息消费者从队列中接收消息，队列的存在使得消息的异步传输称为可能，P2P模型在点对点的情况下进行消息传递时采用。

  另一种称为Pub/Sub(Publish/Subscribe，即发布-订阅)模型，发布-订阅模型定义了如何向一个内容节点发布和订阅消息，这个内容节点称为topic(主题)。主题可以认为是消息传递的中介，消息发布这将消息发布到某个主题，而消息订阅者则从主题订阅消息。主题使得消息的订阅者与消息的发布者互相保持独立，不需要进行接触即可保证消息的传递，发布-订阅模型在消息的一对多广播时采用。

3 Kafka和常规MQ技术比对

  Kafka通过zookeeper、raft等实现了分布式一致性，可用来构建可分布式扩展的消息系统，其具有非常高的数据吞吐量，这是其他传统MQ所无法比拟的。当项目应用场景数据量吞吐量较大、低延迟时，可采用Kafka；反之，当数据量吞吐量较小时，可采用诸如ActiveMQ等传统消息中间件。

 

4 Push vs Poll 技术比对

  作为一个消息系统，Kafka遵循了传统的方式，选择由Producer向broker push消息并由Consumer从broker pull消息。而传统的MQ消息中间件如AMQ等，采用了Push模式。事实上，push模式和pull模式各有优劣。

  push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成Consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据Consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

  对于Kafka而言，pull模式更合适。pull模式可简化broker的设计，Consumer可自主控制消费消息的速率，同时Consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。