消息中间件:Puslar、Kafka、RabbigMQ、ActiveMQ

消息队列

消息队列:它主要用来暂存生产者生产的消息,供后续其他消费者来消费。

它的功能主要有两个:

  • 暂存(存储)
  • 队列(有序:先进先出

从目前互联网应用中使用消息队列的场景来看,主要有以下三个:

  • 异步处理数据
  • 系统应用解耦
  • 业务流量削峰

消息队列模型

点对点模式

  • 多个生产者可以向同一个消息队列发送消息,一个消息只能被一个消费者消费,在被消费成功后,这条消息会被移除。如果消费者处理消息失败了,那么这条消息会重新被消费。

发布/订阅模式:

  • 单个消息可以被多个订阅者并发的获取和处理。多个生产者可以将多个消息写到同一个 Topic 中,被同一个消费者消费。

消息队列对比

ActiveMQ:ActiveMQ 由 Apache 软件基金会基于 Java 语言开发的一个开源的消息代理。能够支持多个客户机或服务器。计算机集群等属性支持 ActiveMQ 来管理通信系统。

RabbitMQ:RabbitMQ 是实现了高级消息队列协议(AMQP)的开源消息代理软件(亦称面向消息的中间件)。RabbitMQ 服务器是用 Erlang 语言编写的,而集群和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。

所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。RabbitMQ 支持多种消息传递协议、传递确认等特性。

Kafka:Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统项目,由 Scala 写成。

Kafka 最初是由 LinkedIn 开发,并于 2011 年初开源。2012 年 10 月从 Apache Incubator 毕业。

该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。Kafka 是一个分布式的、分区的、多复本的日志提交服务。它通过一种独一无二的设计提供了一个消息系统的功能。

RocketMQ:Apache RocketMQ 是一个分布式消息和流媒体平台,具有低延迟、强一致、高性能和可靠性、万亿级容量和灵活的可扩展性。它有借鉴 Kafka 的设计思想,但不是 Kafka 的拷贝。

Pulsar:Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计。

特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafkaPulsar
推出时间        20032007201220102016
所属公司        Mozilla public LicenseApacheApacheYahoo/Apache/顶级
特点erlang语言发开,性能一般,出现比较早,有一定的用户基数各个环节分布式扩展设计,主从HA,多种消费模式,性能很 好高吞吐量、持久化数据存储、分布式系统易于扩展,性能极好灵活、多租户、云原生架构、跨地域复制,性能超极好
单机吞吐量万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级10万级,RocketMQ 也是可以支撑高吞吐的 MQ10万级别,吞吐量高是kafka最大的优点100万+,高吞吐,支持强一致
支持主题数千级百万级千级,topic 达到千级时吞吐量会有较小幅度的下降。可以支撑大量 topic 是 RocketMQ 的一大优点不限制,topic 达到百级时吞吐量会大幅度下降,要尽量保证 topic 数量不要过多,否则需要增加更多机器资源Pulsar采用存算分离的架构,数据采用bookeeper存储,上层broker是无状态代理,两层可以对扩容,因此topic个数对吞吐量不会产生显著的影响。可无缝扩展到超过百万个 topic
事务支持支持支持支持支持
消息顺序性有序有序有序分区有序有序
消息重复至少一次至少一次至少一次,最多一次至少一次,最多一次
时效性ms级微秒级,RabbitMQ的一大优点ms级ms级ms级
可用性高,基于主从架构实现高,基于主从架构实现非常高,分布式架构非常高,分布式架构,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用非常高,分布式架构,broker层是无状态代理,动态扩容,数据存储层bookkeeper采用segment-oriented存储机制,无写入不可用风向
消息可靠性有较低的概率丢失数据有较低的概率丢失数据经过参数优化配置,消息可以做到0丢失。消息都是持久化的,先写入系统 PAGECACHE,然后刷盘,可以保证内存与磁盘都有一份数据;经过参数优化配置,理论上消息可以做到0丢失经过参数配置后,可以做到0丢失
消息回溯不支持不支持支持(按时间回溯)支持(按offset回溯)
功能支持MQ领域的功能极其完备基于erlang开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低MQ功能较为完善,还是分布式的,扩展性好功能较为简单,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,是事实上的标准云原生时代的新一代消息中间件,社区活跃、支持多租户、强一致、跨域部署等诸多特性
伸缩性一般高伸缩性,灵活的分布式横向扩展部署架构,整体架构和 kafka 很像高伸缩性,每个主题(topic)包含多个分区(partition),主题中的分区可以分布在不同的主机(broker)中Pulsar 采用了 BookKeeper,因此伸缩性更灵活
管理界面普通普通完善普通完善
持久化可以持久化到内存、文件、数据库持久化不好,可以持久化到内存、文件消息可以持久化到磁盘磁盘磁盘
消息路由支持不支持不支持支持
语言支持支持多语言,Java优先支持几乎所有最受欢迎的编程语言:Java,C,C ++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP等支持Java、C++,但C++不成熟支持多语言,Java优先

Java、C、C++

、Python、Go、.NET、Node

社区活跃度一般
消息的存活时间不支持支持消息TTL

Pulsar 架构

Pulsar 由 Producer、Consumer、多个 Broker 、一个 BookKeeper 集群、一个 Zookeeper 集群构成,具体如下图所示。

Pulsar 的多层架构影响了存储数据的方式。Pulsar 将 topic 分区划分为分片(segment),然后将这些分片存储在 Apache BookKeeper 的存储节点上,以提高性能、可伸缩性和可用性。 

跟Kafka不同的是,Pulsar的消息存储模型采用了分层的方式。 

1665322226595

第一层是Topic,用来存储Producer追加的messages,Topic下面是ledger层,保存了分片(Segment),分片里面保存更小粒度的ertries,entries存储一条条的Message。

Bookkeeper中,数据的最小操作单位是Segment。

Ledger中的最后一个分片是最新写入的分片,如上图Segment-2。Segment-2之前的所有分片已完成封装,这些分片的数据是不会再发生变化的。这样增加或删除一个BookKeeper节点,或者迁移长期存储节点,都不会发生一致性问题。

Apache Pulsar 支持四种不同订阅模式

单个应用程序的订阅模式由排序和消费可扩展性需求决定。以下为这四种订阅模式及相关的排序保证。

  • 独占(Exclusive)同一个topic只能有一个消费者订阅,如果多个消费者订阅,就会出错。Exclusive模式为默认订阅模式。

  • 灾备(Failover)订阅模式都在分区级别支持强序列保证,支持跨 consumer 并行消费同一 topic 上的消息。同一个topic可以有多个消费者订阅,但是只能有一个消费者消费,其他订阅 的消费者作为故障转移的消费者,只有当前消费者出了故障才可以进行消费当前的topic。如下图:

1665322689189

  • 共享(Shared)订阅模式支持将 consumer 的数量扩展至超过分区的数量,因此这种模式非常适合 worker 队列应用场景。同一个topic可以由多个消费者订阅和消费。消息通过round robin轮询机制分发给不同的消费者,并且每个消息仅会被分发给一个消费者。当消费者断开,发送给它的没有被消费的消息还会被重新分发给其它存活的消费者。如下图:

1665322808164

  • 键共享(Key_Shared)订阅模式结合了其他订阅模式的优点,支持将 consumer 的数量扩展至超过分区的数量,也支持键级别的强序列保证。消息和消费者都会绑定一个key,消息只会发送给绑定同一个key的消费者。如果有新消费者建立连接或者有消费者断开连接,就需要更新一些消息的key。

1665322855293

 Kafka 架构

参考:360度无死角 | Pulsar与Kafka对比全解析-腾讯云开发者社区-腾讯云

Kafka 机器数量(经验公式)=2*(峰值生产速度副本数/100)+1
峰值速度:比如flume读取日志文件往kafka里写数据的峰值速度,得问公司上游业务团队获得
副本数:topic的副本数,一般是2个(3个)

Topic数量本身无限制,但Topic的分区数之和有上限,当达到上限后,会导致用户无法继续创建Topic。

Kafka架构由broker和zookeeper组成,如下图:

Broker Leader

Kafka采用分区(Partition)的方式来保存topic,每个topic都会在不同的broker保存多个分区副本,其中只有一个副本的分区是leader分区,供消费者使用。若干个broker作为follower。所有的数据读写都通过leader所在的服务器进行,并且leader在不同broker之间复制数据。如果某个broker宕机了,这个broker上的leader分区失效,需要在其他broker上重新进行选举。模型图如下:

1665322165190

Kafka的消费模型是采用消费者组的模式,每一个分区只能给消费者组中的一个消费者消费。Leader Broker 1再将数据复制到follower Broker 2和Broker 3。如下图:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/258036.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringCloud第一天

1.认识微服务 随着互联网行业的发展,对服务的要求也越来越高,服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。这些架构之间有怎样的差别呢? 1.1.单体架构 单体架构:将业务的所有功能集中在一个项目中开发,打…

四、案例 - Oracle数据迁移至MySQL

Oracle数据迁移至MySQL 一、生成测试数据表和数据1.在Oracle创建数据表和数据2.在MySQL创建数据表 二、生成模板文件1.模板文件内容2.模板文件参数详解2.1 全局设置2.2 数据读取(Reader)2.3 数据写入(Writer)2.4 性能设置 三、案例…

qt “美颜”

要想成为一名优秀的qt工程师 学会使用qss编程也是重要的 不可获缺的一部分 qss 简介和优势 QSS(Qt Style Sheets)是一种用于定义Qt应用程序界面外观和样式的样式表语言。它类似于CSS(层叠样式表),但针对Qt框架进行了定…

高仿原神官网UI 纯html源码

高仿原神官网UI源码介绍 如果您希望打造一个与原神官方网站相似的外观和用户体验,但又不想使用复杂的框架或模板,那么我们的高仿原神官网UI源码将是一个完美的选择。它采用纯HTML5构建,无需任何额外的CSS或JavaScript库支持,即可…

(三十五)大数据实战——Superset可视化平台搭建

前言 本节内容是关于Apache Superset可视化平台的搭建,Apache Superset是一个现代的数据探索和可视化平台 。它功能强大且十分易用,可对接各种数据源,包括很多现代的大数据分析引擎,拥有丰富的图表展示形式,并且支持自…

Flutter Android开发 梳理Google Material Design颜色体系

前言 做安卓开发(Kotlin语言),Flutter开发的人员应该都听说过谷歌一直推崇的Material Design,而Material Design Color是其推崇的颜色体系,具体来说,Material Design Color是一套旨在帮助设计师和开发者创…

计算机网络——12DNS

DNS DNS的必要性 IP地址标识主机、路由器但IP地址不好记忆,不便于人类用使用(没有意义)人类一般倾向于使用一些有意义的字符串来标识Internet上的设备存在着“字符串”——IP地址的转换的必要性人类用户提供要访问机器的“字符串”名称由DN…

基于微信小程序的校园失物招领小程序

博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇…

【光学】学习记录1-几何光学的近轴理论

课程来源:b站资源-光学-中科大-崔宏滨老师(感谢),本系列仅为自学笔记 【光学 中科大 崔宏滨老师 1080p高清修复(全集)】https://www.bilibili.com/video/BV1NG4y1C7T9?p2&vd_source7ba37b2cff2a1b783…

Python一些可能用的到的函数系列124 GlobalFunc

说明 GlobalFunc是算网的下一代核心数据处理基础。 算网是一个分布式网络,为了能够实现真的分布式计算(加快大规模任务执行效率),以及能够在很长的时间内维护不同版本的计算方法,需要这样一个对象/服务来支撑。Globa…

【闲谈】开源软件的崛起与影响

随着信息技术的快速发展,开源软件已经成为软件开发的趋势,并产生了深远的影响。开源软件的低成本、可协作性和透明度等特点,使得越来越多的企业和个人选择使用开源软件,促进了软件行业的繁荣。然而,在使用开源软件的过…

内网穿透工具

1. nps-npc 1.1 简介 nps是一款轻量级、高性能、功能强大的内网穿透代理服务器。目前支持tcp、udp流量转发,可支持任何tcp、udp上层协议(访问内网网站、本地支付接口调试、ssh访问、远程桌面,内网dns解析等等……)&#xff0c…

CVE-2022-25487 漏洞复现

漏洞描述:Atom CMS 2.0版本存在远程代码执行漏洞,该漏洞源于/admin/uploads.php 未能正确过滤构造代码段的特殊元素。攻击者可利用该漏洞导致任意代码执行。 其实这就是一个文件上传漏洞罢了。。。。 打开之后,/home路由是个空白 信息搜集&…

基于BP算法的SAR成像matlab仿真

目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 4.1 BP算法的基本原理 4.2 BP算法的优点与局限性 5.完整工程文件 1.课题概述 基于BP算法的SAR成像。合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率的雷达系统,能够在各种天气和光…

【51单片机】直流电机实验和步进电机实验

目录 直流电机实验直流电机介绍ULN2003 芯片介绍硬件设计软件设计实验现象 步进电机实验步进电机简介步进电机的工作原理步进电机极性区分双极性步进电机驱动原理单极性步进电机驱动原理细分驱动原理 28BYJ-48 步进电机简介软件设计 橙色 直流电机实验 在未学习 PWM 之前&…

Chat with RTX 安装

1、Chat With RTX 介绍 Chat With RTX 是一个 Demo,用来将您自己的资料(文档、笔记、视频或其他数据)与大语言模型建立连接,从而令 LLM 更具个性化。利用检索增强生成 (RAG)、TensorRT-LLM 和 RTX 加速,您可以与自定义…

postgresql 手动清理wal日志的101个坑

新年的第一天,总结下去年遇到的关于WAL日志清理的101个坑,以及如何相对安全地进行清理。前面是关于WAL日志堆积的原因分析,清理相关可以直接看第三部分。 首先说明,手动清理wal日志是一个高风险的操作,尤其对于带主从的…

用Jmeter进行接口测试

web接口测试工具: 手工测试的话可以用postman ,自动化测试多是用到 Jmeter(开源)、soupUI(开源&商业版)。 下面将对前一篇Postman做接口测试中的接口用Jmeter来实现。 一、Jmeter 的使用步骤 打开Jme…

论文阅读-面向公平性的分布式系统负载均衡机制

摘要 当一组自利的用户在分布式系统中共享多个资源时,我们面临资源分配问题,即所谓的负载均衡问题。特别地,负载均衡被定义为将负载分配到分布式系统的服务器上,以便最小化作业响应时间并提高服务器的利用率。在本文中&#xff0…

[CTF]-PWN:C++文件更换libc方法(WSL)

C文件与C文件更换libc有很多不一样的地方,我是在写buu的ciscn_2019_final_3才意识到这个问题,C文件只需要更换libc和ld就可以了,但是C文件不同,除了更换libc和ld,它还需要更换libstdc.so.6和libgcc_s.so.1 更换libc和…