大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
本文翻译自国外论坛 medium,原文地址:https://betterprogramming.pub/rabbitmq-vs-kafka-1779b5b70c41
被概括为“开源分布式消息代理”,用Erlang编写,有助于在复杂的路由方案中有效地传递消息,可以通过服务器上启用的插件进行扩展,高可用(队列可以在集群中的机器上进行镜像)
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师,经常有人问我,“应该选择RabbitMQ还是Kafka?”。
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师,经常有人问我,“应该选择RabbitMQ还是Kafka?”。基于某些原因, 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确,在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别,但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。
RabbitMQ和RocketMQ都是流行的开源消息队列系统,用于实现分布式系统之间的异步消息传递。但它们在多个方面存在显著的差异。以下是对两者区别的详细分析:
在这一部分中,我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定,每种方面都有优点和缺点。我们不会在这一部分得出任何有力的结论,而是将其视为技术的入门,以便我们可以深入探讨该系列的后续部分。
我目前的项目最后使用的是RabbitMQ,这里依然是结合网上大神们的优秀博客,对kafka和rabbitmq进行简单的比对。最后附上参考博客。
如果你正在考虑是否卡夫卡RabbitMQ最适合你的用例,请继续阅读,了解这些工具背后的不同的架构和方法,如何处理信息不同,和他们的性能优缺点。我们将讨论的最佳用例的每个工具,当它可能比依赖于一个完整的端到端流处理的解决方案。
A 系统产生了一个比较关键的数据,很多系统需要 A 系统将数据发过来,强耦合(B,C,D,E 系统可能参数不一样、一会需要一会不需要数据,A 系统要不断修改代码维护)
核心思路就是根据业务数据关键值划分成多个消息集合,而且每个消息集合中的消息数据都是有序的,每个消息集合有自己独立的一个consumer。多个消息集合的存在保证了消息消费的效率,每个有序的消息集合对应单个的consumer也保证了消息消费时的有序性。
①. 跨系统的异步通信,所有需要异步交互的地方都可以使用消息队列。就像我们除了打电话(同步)以外,还需要发短信,发电子邮件(异步)的通讯方式。
RabbitMQ 是一款开源的,Erlang 编写的,基于 AMQP 协议的,消息中间件;
◆ RabbitMQ如何保证消息的可靠性# RabbitMQ消息丢失的三种情况 ◆生产者弄丢消息时的解决方法# 方法一:生产者在发送数据之前开启RabbitMQ的事务(采用该种方法由于事务机制,会导致吞吐量下降,太消耗性能。) 方法二:开启confirm模式(使用springboot时在application.yml配置文件中做如下配置,实现confirm回调接口,生产者发送消息时设置confirm回调) 小结:事务机制和 confirm机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那儿
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大,其它 MQ都有自己的特点和优势,如下:
数据结构和算法,软素质,工程素养,履历背景,学历,带团队管理,技术广度、技术深度、项目经验、系统设计
RabbitMQ 就是 AMQP 协议的 Erlang 的实现(当然 RabbitMQ 还支持 STOMP2、 MQTT3 等协议 ) AMQP 的模型架构和 RabbitMQ 的模型架构是一样的,生产者将消息发送给交换器,交换器和队列绑定 。
本次学习主要针对运维人员,和对rabbitmq不熟悉的开发人员。通过本次学习你将掌握rabbitmq 的基本原理、集群、基本运维操作、常见故障处理。
在当今的分布式系统中,消息队列已成为不可或缺的组成部分,它在各个组件间起着关键的桥梁作用,确保了数据的安全传输与可靠处理。在众多消息队列技术中,Kafka和RabbitMQ因其各自独特的优势而备受关注。本文将详细解析Kafka与RabbitMQ之间的差异性,以帮助读者更好地理解和选择适合自身应用场景的消息队列技术。
多个消息生产者向消息队列发送消息,多个消费者消费消息,每个消息只会被一个消费者消费
解耦:A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果 C 系统现在不需要了呢?A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合,A 系统产生一条比较关键的数据,很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来,A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据,不需要维护这个代码,也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。
Kafka 和 RabbitMQ 都是流行的开源消息系统,它们可以在分布式系统中实现数据的可靠传输和处理。Kafka 和 RabbitMQ 有各自的优势和特点,它们适用于不同的场景和需求。本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别,并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
https://blog.bossma.cn/rabbitmq/practices-on-improving-the-speed-of-rabbitmq-consumption/
比如有一个订单系统,还要一个库存系统,用户下订单后要调用库存系统来处理,直接调用话,库存系统出现问题咋办呢?
本次学习主要针对运维人员,和对rabbitmq不熟悉的开发人员。通过本次学习你将掌握rabbitmq 的基本原理、集群、基本运维操作、常见故障处理
我们在做消息队列的技术选型时,往往会结合业务场景进行考虑。今天来聊一聊消息队列可能会用到的 7 种消息场景。
前一篇文章《RabbitMQ和Kafka到底怎么选?》,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。
开源,可靠性,高可用,多语言客户端,灵活的路由,插件机制,管理界面,消息集群,多种协议,跟踪机制,文档丰富
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首先需要明确,效率与可靠性是无法兼得的,如果要保证每一个环节都成功,势必会对消息的收发效率造成影响。 如果是一些业务实时一致性要求不是特别高的场合,可以牺牲一些可靠性来换取效率。
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为什么使用消息队列?消息队列的优点和缺点?kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优缺点?
在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
消息队列:多个生产者可以向同一个消息队列发送消息,但是一个消息只能被一个消费者消费。
2020版中间件面试题总结(RabbitMQ+Kafka+ZooKeeper)
RabbitMQ 是一个消息中间件:它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点,当你要发送一个包裹时,你把你的包裹放到快递站,快递员最终会把你的快递送到收件人那里,按照这种逻辑 RabbitMQ 是一个快递站,一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ 与快递站的主要区别在于,它不处理快件而是接收, 存储和转发消息数据。
RabbitMQ可能出现的消息顺序不一致问题 消息中间件都是消息队列,也就是说我们发布消息是顺序的,到消息中间件中也是有顺序的,并且消费者从消息队列中取消息也是顺序的,那么消息可能从哪里乱序呢??
本文针对的主要是RabbitMQ服务管理,可以当做一个命令手册进行查阅。在本文章开始之间,我们先通过Docker来简单启动一个RabbitMQ服务实例。
本文将系统的介绍一下RabbitMQ集群架构的特点、异常处理、搭建和使用中要注意的一些细节。
延迟信息处理,比如10分钟之后给下单未付款的用户发送邮件提醒。解耦系统,对于新增的功能可以单独写模块扩展,比如用户确认评价之后,新增了给用户返积分的功能,这个时候不用在业务代码里添加新增积分的功能,只需要把新增积分的接口订阅确认评价的消息队列即可,后面再添加任何功能只需要订阅对应的消息队列即可。
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
RabbitMQ支持给队列内的消息设置过期时间和给消息单独过期时间,那么结合死信队列我们就可以做到消息的延迟发送了; 大概是以下步骤 1.创建延迟队列并设置消息的过期时间,绑定一个死信队列 2.不创建该队列的消费者,让其内部消息根据过期时间自动过期 3.创建死信队列的消费者,使其每次消费死亡的消息;
首先我们常用的消息中间有kafka和Rabbitmq,我们今天就说说这两种中间件的顺序问题
其实就是一个以队列作为消息通信的组件,本质上是一个消息转发器。可以对消息进行接收、存储和消费。当前业界比较流行的消息中间件有rabbitmq,rocketmq和Kafka。我用的比较多的是rabbitmq。
消息队列(Message Queue,MQ)作为一种异步通信机制,在现代分布式系统中扮演着关键角色,能够实现系统解耦、削峰填谷、数据流处理等功能。RabbitMQ与Apache Kafka作为两种广泛应用的消息队列系统,常出现在Python面试题目中。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中关于RabbitMQ与Kafka的常见问题、易错点以及应对策略,并结合实例代码进行讲解。
采用 AMQP 高级消息队列协议的一种消息队列技术,最大的特点就是消费并不需要确保提供方存在,实现了服务之间的高度解耦
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