赞
踩
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log),之后成为Apache项目的一部分。
这是一款为大数据而生的消息中间件,在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。
性能卓越,单机写入TPS约在百万条/秒,最大的优点,就是吞吐量高。
性能卓越,单机写入TPS约在百万条/秒,消息大小10个字节。
可用性:非常高,kafka是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用。
消费者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次。
有优秀的第三方Kafka Web管理界面Kafka-Manager。
在日志领域比较成熟,被多家公司和多个开源项目使用。
功能支持:功能较为简单,主要支持简单的MQ功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用。
更多功能:Pulsar Function、多租户、Schema registry、n 层存储、多种消费模式和持久性模式等。
Pulsar 的单个实例原生支持多个集群,可跨机房在集群间无缝地完成消息复制。
极低的发布延迟和端到端延迟。
可无缝扩展到超过一百万个 topic。
简单的客户端 API,支持 Java、Go、Python 和 C++。
Pulsar 的单个实例原生支持多个集群,可跨机房在集群间无缝地完成消息复制。
如果对于消息队列的功能和性能要求不是很高,那么 RabbitMQ 就够了,开箱即用。
如果系统使用消息队列主要场景是处理在线业务,比如在交易系统中用消息队列传递订单,RocketMQ 的低延迟和金融级的稳定性就可以满足。
要处理海量的消息,像收集日志、监控信息或是前端的埋点这类数据,或是你的应用场景大量使用 了大数据、流计算相关的开源产品,那 Kafka 就是最合适的了。
如果数据量很大,同时不希望有 Kafka 的高延迟,刚好业务场景是金融场景。RocketMQ 对 Topic 运营不太友好,特别是不支持按 Topic 删除失效消息,以及不具备宕机 Failover 能力。那么 Pulsar 可能就是你的一个选择了。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。