【137期】面试官问：RocketMQ 与 Kafka 对比，谈谈两者的差异？(1)

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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正文

队列多有什么好处？

• 单机可以创建更多Topic，因为每个Topic都是由一批队列组成

• Consumer的集群规模和队列数成正比，队列越多，Consumer集群可以越大

消息投递实时性

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• Kafka使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间

• 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。

消费失败重试

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• Kafka消费失败不支持重试

• RocketMQ消费失败支持定时重试，每次重试间隔时间顺延

总结：例如充值类应用，当前时刻调用运营商网关，充值失败，可能是对方压力过多，稍后在调用就会成功，如支付宝到银行扣款也是类似需求。

这里的重试需要可靠的重试，即失败重试的消息不因为Consumer宕机导致丢失。

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严格的消息顺序

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• Kafka支持消息顺序，但是一台Broker宕机后，就会产生消息乱序

• RocketMQ支持严格的消息顺序，在顺序消息场景下，一台Broker宕机后，发送消息会失败，但是不会乱序

Mysql Binlog分发需要严格的消息顺序

定时消息

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• Kafka不支持定时消息

• RocketMQ支持两类定时消息

• 开源版本RocketMQ仅支持定时Level

• 阿里云ONS支持定时Level，以及指定的毫秒级别的延时时间

分布式事务消息

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• Kafka不支持分布式事务消息

• 阿里云ONS支持分布式定时消息，未来开源版本的RocketMQ也有计划支持分布式事务消息

消息查询

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• 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（发送消息时指定一个Message Key，任意字符串，例如指定为订单Id）

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。

消息回溯

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• 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。

消费并行度

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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。

消息轨迹

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• Kafka不支持消息轨迹

• 阿里云ONS支持消息轨迹

开发语言友好性

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• Kafka采用Scala编写

• RocketMQ采用Java语言编写

Broker端消息过滤

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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。

消息堆积能力

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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。

开源社区活跃度

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• Kafka社区更新较慢

• RocketMQ的github社区有250个个人、公司用户登记了联系方式，QQ群超过1000人。

商业支持

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总结：绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图（xmind）

其实关于Kafka，能问的问题实在是太多了，扒了几天，最终筛选出44问：基础篇17问、进阶篇15问、高级篇12问，个个直戳痛点，不知道如果你不着急看答案，又能答出几个呢？

若是对Kafka的知识还回忆不起来，不妨先看我手绘的知识总结脑图（xmind不能上传，文章里用的是图片版）进行整体架构的梳理

梳理了知识，刷完了面试，如若你还想进一步的深入学习解读kafka以及源码，那么接下来的这份《手写“kafka”》将会是个不错的选择。

• Kafka入门

• 为什么选择Kafka

• Kafka的安装、管理和配置

• Kafka的集群

• 第一个Kafka程序

• Kafka的生产者

• Kafka的消费者

• 深入理解Kafka

• 可靠的数据传递

• Spring和Kafka的整合

• SpringBoot和Kafka的整合

• Kafka实战之削峰填谷

• 数据管道和流式处理(了解即可)

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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