Kafka与RocketMQ的比较_rocketmq和kafka区别

Kafka与RocketMQ是目前比较常用的两种消息中间件。他们有着高吞吐、低延迟的特性，有强大的消息存储能力和堆积处理能力，可以保证消息的可靠性。下面我们从消费模式、消息存储等多方面，比较一下这两个消息队列。

消息消费模式

消息有两种消费模式，推（Push）和拉（Pull）。

Push：producer发送消息后，broker马上把消息投递给consumer。这种方式好在实时性比较高，但是会增加broker的负载；而且消费端能力不同，如果push推送过快，消费端会出现很多问题。服务端需要保存推送状态、保存订阅关系、消费者复杂均衡；push的实时性好，如果消费能力低，导致消费者崩溃或者大量消费丢失。

Pull：producer发送消息后，broker什么也不做，等着consumer自己来读取。它的优点在于主动权在消费者端，可控性好；但是间隔时间不好设置，间隔太短浪费资源，间隔太长又会消费不及时。需要保存消息偏移量offset，异常情况下的各种处理，消息处理不及时，容易引起borker堆积。

Kafka：Producer采用发送push的方式将消息发到broker上，broker存储后。由Consumer采用pull模式订阅并消费消息。

RocketMQ：基于Pull模式和Push模式的长轮询机制，来平衡Push和Pull模式各自的优缺点。

长轮询：当Consumer过来请求时，broker会保持当前连接一段时间,如果这段时间内有消息到达，则立刻返回给Consumer；这段时间内没有消息的话则返回空然后重新请求。这种方式的缺点就是服务端要保存consumer状态，客户端过多会一直占用资源。

发送端负载均衡

Kafka：指定partition，直接使用；未指定partition但指定key，通过key的hash选出partition；都未指定，轮询选出partition

RocketMQ：消息指定topic、tag、key，无法指定发送到topic的哪个队列，负载均衡采用轮询

消费者负责均衡

Kafka：以partition为最小单位分配。kafka要求同一个consumerGroup中的两个consumer不能消费同一个分区的消息，但可以消费同一topic不同分区的消息；不同consumerGroup中的consumer可以消费同一分区的消息。

RocketMQ：集群模式consumerGroup均分topic中的消息，广播模式每一条消息对会被consumerGroup中的consumer消费一次。消费端多种负载均衡策略：平均、按机房、按配置、一致性hash等

消息存储

Kafka

每个topic可以分为多个partition, 每个partition是一个有序的队列(独立物理文件)。partition中每一条消息都有一个有序的offset（唯一编号）。partition以文件的形式存储在系统中，包含.log 和 .index 分别为存储具体消息和存储log的索引，log文件名为上一个log文件的最后一个offset值+1。根据offset查找消息，二分查找定位索引文件，二分查找找到对应的offset（小于等于指定索引的最大offset）。打开.log文件，定位到position，顺序往下找。

kafka是一个分区一个文件，当topic过多，分区的总量也会增加，kafka中存在过多的文件，当对消息刷盘时，就会出现文件竞争磁盘，出现性能的下降。一个partition（分区）一个文件，顺序读写。一个分区只能被一个消费组中的一个 消费线程进行消费，因此可以同时消费的消费端也比较少。

RocketMQ

CommitLog ，消息存储文件，所有主题的消息都存储在 CommitLog 文件中。一台 Broker服务器 只有一个 CommitLog 文件(组)， RocketMQ 会将所有主题的消息存储在同一个文件中，这个文件中就存储着一条条Message，每条Message都会按照顺序写入。

MessageQueue，数据分片机制，MessageQueue 是和 Broker 绑定在一起的，就是说每个 MessageQueue 都可能处于不同的 Broker 机器上，这取决于你的队列数量和Broker集群。既然 MessageQueue 是多个，那么在消息发送的时候，势必要通过某种方式选择一个队列。默认的情况下，就是通过轮询来获取一个消息队列。

ConsumeQueue，一个topic对应一个ConsumeQueue，ConsumerQueue 也是一组组文件。存储消息下CommitLog中的位置，类似索引，类似Kafka中的partition，但只存索引，消息都在CommitLog中

• 先通过主题名称，可以定位到具体的文件夹；
• 然后根据消息队列ID找到具体的文件；
• 最后根据文件内容，找到具体的消息。

每次读取消息时，先读取ConsumeQueue，在通过ConsumeQueue去CommitLog中拿到消息。写消息大量数据IO顺序写到同一个CommitLog‘中，满1G写新的，累计4K强中从pageCache中刷到磁盘。

消息确认

Kafka：发送方ack，接收方：自动或收到提交offset

RocketMQ：发送方：支持同步、异步确认，同步、异步刷盘，接收方：消费者响应

消息重试

Kafka：offset回溯

RocketMQ：死信队列

高可用

Kafka

无状态集群，一个borker一台机器，分区副本会分布在不同服务器上，每台服务器即使master也是slave。producer会将消息发送个对应partition的leader，leader消息写入本地，followers(追随者)从leader拉去消息同步本地并ack，leader收到ack像producer发送ack

RocketMQ

NameServer无主从关系，只做数据冗余。broker有master和slave，master不可用时切换slave，broker与Nameserver所有集群建立长链接。

总结

Kafka：适合吞吐量高的场景，例如日志处理、大数据处理

kafka性吞吐量更高主要是由于Producer端将多个小消息合并，批量发向Broker。kafka采用异步发送的机制，当发送一条消息时，消息并没有发送到broker而是缓存起来，然后直接向业务返回成功，当缓存的消息达到一定数量时再批量发送。

RocketMQ

适合有序场景，并且抗堆积能力强，峰值高的应用也适合。