消息中间件

定义：

面向消息的系统（消息中间件）是在分布式系统中完成消息的发送和接收的基础软件。消息中间件也可以称消息队列，是指用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息队列模型，可以在分布式环境下扩展进程的通信。

主流消息中间件：

ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、ZeroMQ等，其中应用最为广泛的要数RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 这三款；

RabbitMQ：

 优点：

1.轻量级、部署方便；

2.灵活路由配置；

3.客户端支持大多编程语言；

缺点：

1.如果消息大量堆积，就会导致性能急剧下降；

2.性能较RocketMQ和Kafka最差，秒处理级几万~几十万，如果应用要求高性能，慎选！

3.Erlang开发，功能扩展以及二次开发能力差。

 

RocketMQ:

优点：

1.有序、事务、流计算、消息推送、日志流处理、binlog分布等场景，经历双11考验。

2.几乎具备了消息队列应该具备的所有特性；

3.java开发，二次开发方便；

4.对电商领域的响应延迟做了很多优化。大多数情况下，响应毫秒级。

5.性能比RabbitMQ高一个数量级，秒几十万级别。

缺点：

与周边系统整合间融不好。

 

Kafka:

Kafka的可靠性、稳定性和功能性满足大多数应用场景。兼容性完美，尤其大数据和流计算领域，几乎支持所有开源软件。三个软件中发送和接收异步消息最好。秒几十万级别；如果异步消息，并且开启了压缩，Kafka最终可以达到秒2000W消息级别。

优点：

1.支持多消费和生产者；

2.支持broker横向拓展；

3.副本集机制，实现数据冗余，保证数据不丢失；

4.通过topic将数据进行分类；

5.通过分批发送压缩数据的方式，减少数据传输开销，提高吞吐量；

6.支持多种模式消息；

7.基于磁盘实现数据的持久化；

8.高性能的处理信息，在大数据的情况下，可以保证亚秒级的消息延迟；

9.一个消费者可以支持多种topic的消息；

10.对CPU和内存的消耗比较小；

11.对网络开销也比较小；

12.支持跨数据中心的数据复制；

13.支持镜像集群；

缺点：

1.由于是批量发送，所以数据达不到真正的实时；

2.对于mqtt协议不支持；

3.不支持物联网传感数据直接接入；

4.只能支持统一分区内消息有序，无法实现全局消息有序；

5.监控不完善，需要安装插件；

6.需要配合zookeeper进行元数据管理；

7.会丢失数据，并且不支持事务；

8.可能会重复消费数据，消息会乱序，可用保证一个固定的partition内部的消息是有序的，但是一个topic有多个partition的话，就不能保证有序了，需要zookeeper的支持，topic一般需要人工创建，部署和维护一般都比mq高；

参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/269823523

 

使用场景：

1.异步处理；

2.应用解耦；

3.流量削峰；

4.日志处理；

5.纯粹消息通讯；

参考文章：https://blog.csdn.net/yexiaomodemo/article/details/80444732