RocketMQ与Kafka对比

https://blog.csdn.net/damacheng/article/details/42846549

 

rocketmq与kafka对比
1.数据可靠性
RocketMq支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步replication,异步replication
Kafka异步刷盘、异步Replicaton
RocketMq的同步刷盘在单机上可靠性比Kafka更高，不会因为操作系统Crash,导致数据丢失。
Kafka的Repliacation以topic为单位，支持主机宕机，备机自动切换，但是异步replication,切换后会有数据丢失，同时Leader重启后，会与已存在的leader产生冲突。

2.性能对比
Rocket单机写入7百万 条/秒
Kafka单机百万条/秒，主要 是由于Producer端将多个消息进行合并发送

RocketMq为什么没有那么做？
Producer通常使用java语言，缓存过多,GC很严重

4.消息投递的实时性
Kafka使用短轮询方式，实时性取决于轮询时间间隔
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

3.单机支持的队列数
Kafka单机超过64个分区，load会发生明显的彪高现象，发送消息响应时间变慢
RocketMq单只支持5w个队列，load不会 发生明显变化

队列多的好处？
1.单机可以创建更多Topic，因为每个Topic都是由一批队列组成
2.Consumer集群规模 与队列数成正比，队列越多。Consumer集群可以越大

。

5.顺序消息
Kafka支持消息顺序，但是一旦broker宕机后，就会产生消息乱序
RocketMq支持严格的顺序消息，在顺序消息场景，一台Broker宕机后，发送消息会失败，但不会乱序

6.定时消息
Kafka不支持定时消息
Rocket支持定时消息

7.分布式事务消息
Kafka不支持分布式消息
RocketMq支持分布式事务消息
8.消息查询
Kafka不支持消息查询
RocketMQ支持根据Message Id查询消息，也支持根据消息内容查询消息
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
9.消息回溯
Kafka理论上可以按照Offset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。

10.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Kafka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。

11.Broker端消息过滤
Kafka不支持Broker端的消息过滤
RocketMQ支持两种Broker端消息过滤方式根据Message Tag来过滤，相当于子topic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 Body的过滤拆分。

12.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