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Apache RocketMQ QuickStart

简介: RocketMQ作为一款分布式的消息中间件(阿里的说法是不遵循任何规范的,所以不能完全用JMS的那一套东西来看它),经历了Metaq1.x、Metaq2.x的发展和淘宝双十一的洗礼,在功能和性能上远超ActiveMQ。
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RocketMQ作为一款分布式的消息中间件(阿里的说法是不遵循任何规范的,所以不能完全用JMS的那一套东西来看它),经历了Metaq1.x、Metaq2.x的发展和淘宝双十一的洗礼,在功能和性能上远超ActiveMQ。

1.要知道RocketMQ原生就是支持分布式的,而ActiveMQ原生存在单点性。

2.RocketMQ可以保证严格的消息顺序,而ActiveMQ无法保证!

3.RocketMQ提供亿级消息的堆积能力,这不是重点,重点是堆积了亿级的消息后,依然保持写入低延迟!

4.丰富的消息拉取模式(Push or Pull)

Push好理解,比如在消费者端设置Listener回调;而Pull,控制权在于应用,即应用需要主动的调用拉消息方法从Broker获取消息,这里面存在一个消费位置记录的问题(如果不记录,会导致消息重复消费)。

5.在Metaq1.x/2.x的版本中,分布式协调采用的是Zookeeper,而RocketMQ自己实现了一个NameServer,更加轻量级,性能更好!

6.消息失败重试机制、高效的订阅者水平扩展能力、强大的API、事务机制等等(后续详细介绍)

初步理解Producer/Consumer Group
ActiveMQ中并没有Group这个概念,而在RocketMQ中理解Group的机制很重要。

image.png

Group机制
想过没有,通过Group机制,让RocketMQ天然的支持消息负载均衡!

比如某个Topic有9条消息,其中一个Consumer Group有3个实例(3个进程 OR 3台机器),那么每个实例将均摊3条消息!(注意RocketMQ只有一种模式,即发布订阅模式。)

http://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/

Quick Start

This quick start guide is a detailed instruction of setting up RocketMQ messaging system on your local machine to send and receive messages.

The following softwares are assumed installed:

64bit OS, Linux/Unix/Mac is recommended;
64bit JDK 1.8+;
Maven 3.2.x
Git

Clone & Build

  > git clone -b develop https://github.com/apache/incubator-rocketmq.git
  > cd incubator-rocketmq
  > mvn -Prelease-all -DskipTests clean install -U
  > cd distribution/target/apache-rocketmq

Start Name Server

  > nohup sh bin/mqnamesrv &
  > tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
  The Name Server boot success...

Start Broker

  > nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &
  > tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log 
  The broker[%s, 172.30.30.233:10911] boot success...

Send & Receive Messages

Before sending/receiving messages, we need to tell clients the location of name servers. RocketMQ provides multiple ways to achieve this. For simplicity, we use environment variable NAMESRV_ADDR

 > export NAMESRV_ADDR=localhost:9876
 > sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer
 SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId= ...
 > sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer
 ConsumeMessageThread_%d Receive New Messages: [MessageExt...

Shutdown Servers

> sh bin/mqshutdown broker
The mqbroker(36695) is running...
Send shutdown request to mqbroker(36695) OK
> sh bin/mqshutdown namesrv
The mqnamesrv(36664) is running...
Send shutdown request to mqnamesrv(36664) OK

转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易、订单、充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可靠消息传输(日志场景也OK),目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景。

为了方便大家选型,整理一份RocketMQ与Kafka的对比文档,文中如有错误之处,欢迎来函指正。vintage.wang@gmail.com

数据可靠性

RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步Replication,异步Replication
Kafka使用异步刷盘方式,异步Replication
总结:RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高,不会因为操作系统Crash,导致数据丢失。 同时同步Replication也比Kafka异步Replication更可靠,数据完全无单点。另外Kafka的Replication以topic为单位,支持主机宕机,备机自动切换,但是这里有个问题,由于是异步Replication,那么切换后会有数据丢失,同时Leader如果重启后,会与已经存在的Leader产生数据冲突。开源版本的RocketMQ不支持Master宕机,Slave自动切换为Master,阿里云版本的RocketMQ支持自动切换特性。
性能对比

Kafka单机写入TPS约在百万条/秒,消息大小10个字节
RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒,单机部署3个Broker,可以跑到最高12万条/秒,消息大小10个字节
总结:Kafka的TPS跑到单机百万,主要是由于Producer端将多个小消息合并,批量发向Broker。
RocketMQ为什么没有这么做?

Producer通常使用Java语言,缓存过多消息,GC是个很严重的问题
Producer调用发送消息接口,消息未发送到Broker,向业务返回成功,此时Producer宕机,会导致消息丢失,业务出错
Producer通常为分布式系统,且每台机器都是多线程发送,我们认为线上的系统单个Producer每秒产生的数据量有限,不可能上万。
缓存的功能完全可以由上层业务完成。
单机支持的队列数

Kafka单机超过64个队列/分区,Load会发生明显的飙高现象,队列越多,load越高,发送消息响应时间变长
RocketMQ单机支持最高5万个队列,Load不会发生明显变化
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

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

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。
严格的消息顺序

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

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

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

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

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

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

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

Kafka采用Scala编写
RocketMQ采用Java语言编写
Broker端消息过滤

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

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

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

Kafka原开发团队成立新公司,目前暂没有相关产品看到
RocketMQ在阿里云上已经开放公测近半年,目前以云服务形式免费供大家商用,并向用户承诺99.99%的可靠性,同时彻底解决了用户自己搭建MQ产品的运维复杂性问题

成熟度

Kafka在日志领域比较成熟
RocketMQ在阿里集团内部有大量的应用在使用,每天都产生海量的消息,并且顺利支持了多次天猫双十一海量消息考验,是数据削峰填谷的利器。

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