RabbitMQ和Kafka的比較

作者：王歡翻譯 2020-02-20 16:45:39

架構(gòu)
Kafka 這篇文章會(huì)先介紹一下基本的異步消息模式，然后再介紹一下RabbitMQ和Kafka以及他們的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息。第二部分(未完成)主要介紹這兩種技術(shù)的主要不同點(diǎn)以及他們各自的優(yōu)缺點(diǎn)，最后我們會(huì)說明一下怎樣選擇這兩種技術(shù)。

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導(dǎo)言

作為一個(gè)有豐富經(jīng)驗(yàn)的微服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)師，經(jīng)常有人問我，“應(yīng)該選擇RabbitMQ還是Kafka?”。基于某些原因， 許多開發(fā)者會(huì)把這兩種技術(shù)當(dāng)做等價(jià)的來看待。的確，在一些案例場景下選擇RabbitMQ還是Kafka沒什么差別，但是這兩種技術(shù)在底層實(shí)現(xiàn)方面是有許多差異的。

不同的場景需要不同的解決方案，選錯(cuò)一個(gè)方案能夠嚴(yán)重的影響你對軟件的設(shè)計(jì)，開發(fā)和維護(hù)的能力。

這篇文章會(huì)先介紹一下基本的異步消息模式，然后再介紹一下RabbitMQ和Kafka以及他們的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息。第二部分(未完成)主要介紹這兩種技術(shù)的主要不同點(diǎn)以及他們各自的優(yōu)缺點(diǎn)，最后我們會(huì)說明一下怎樣選擇這兩種技術(shù)。

異步消息模式

異步消息可以作為解耦消息的生產(chǎn)和處理的一種解決方案。提到消息系統(tǒng)，我們通常會(huì)想到兩種主要的消息模式—消息隊(duì)列和發(fā)布/訂閱模式。

消息隊(duì)列

利用消息隊(duì)列可以解耦生產(chǎn)者和消費(fèi)者。多個(gè)生產(chǎn)者可以向同一個(gè)消息隊(duì)列發(fā)送消息;但是，一個(gè)消息在被一個(gè)消息者處理的時(shí)候，這個(gè)消息在隊(duì)列上會(huì)被鎖住或者被移除并且其他消費(fèi)者無法處理該消息。也就是說一個(gè)具體的消息只能由一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)。

需要額外注意的是，如果消費(fèi)者處理一個(gè)消息失敗了，消息系統(tǒng)一般會(huì)把這個(gè)消息放回隊(duì)列，這樣其他消費(fèi)者可以繼續(xù)處理。消息隊(duì)列除了提供解耦功能之外，它還能夠?qū)ιa(chǎn)者和消費(fèi)者進(jìn)行獨(dú)立的伸縮(scale)，以及提供對錯(cuò)誤處理的容錯(cuò)能力。

發(fā)布/訂閱

發(fā)布/訂閱(pub/sub)模式中，單個(gè)消息可以被多個(gè)訂閱者并發(fā)的獲取和處理。

例如，一個(gè)系統(tǒng)中產(chǎn)生的事件可以通過這種模式讓發(fā)布者通知所有訂閱者。在許多隊(duì)列系統(tǒng)中常常用主題(topics)這個(gè)術(shù)語指代發(fā)布/訂閱模式。在RabbitMQ中，主題就是發(fā)布/訂閱模式的一種具體實(shí)現(xiàn)(更準(zhǔn)確點(diǎn)說是交換器(exchange)的一種)，但是在這篇文章中，我會(huì)把主題和發(fā)布/訂閱當(dāng)做等價(jià)來看待。

一般來說，訂閱有兩種類型：

1. 臨時(shí)(ephemeral)訂閱，這種訂閱只有在消費(fèi)者啟動(dòng)并且運(yùn)行的時(shí)候才存在。一旦消費(fèi)者退出，相應(yīng)的訂閱以及尚未處理的消息就會(huì)丟失。
2. 持久(durable)訂閱，這種訂閱會(huì)一直存在，除非主動(dòng)去刪除。消費(fèi)者退出后，消息系統(tǒng)會(huì)繼續(xù)維護(hù)該訂閱，并且后續(xù)消息可以被繼續(xù)處理。

RabbitMQ

RabbitMQ作為消息中間件的一種實(shí)現(xiàn)，常常被當(dāng)作一種服務(wù)總線來使用。RabbitMQ原生就支持上面提到的兩種消息模式。其他一些流行的消息中間件的實(shí)現(xiàn)有ActiveMQ，ZeroMQ，Azure Service Bus以及Amazon Simple Queue Service(SQS)。這些消息中間件的實(shí)現(xiàn)有許多共通的地方;這邊文章中提到的許多概念大部分都適用于這些中間件。

隊(duì)列

RabbitMQ支持典型的開箱即用的消息隊(duì)列。開發(fā)者可以定義一個(gè)命名隊(duì)列，然后發(fā)布者可以向這個(gè)命名隊(duì)列中發(fā)送消息。最后消費(fèi)者可以通過這個(gè)命名隊(duì)列獲取待處理的消息。

消息交換器

RabbitMQ使用消息交換器來實(shí)現(xiàn)發(fā)布/訂閱模式。發(fā)布者可以把消息發(fā)布到消息交換器上而不用知道這些消息都有哪些訂閱者。

每一個(gè)訂閱了交換器的消費(fèi)者都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列;然后消息交換器會(huì)把生產(chǎn)的消息放入隊(duì)列以供消費(fèi)者消費(fèi)。消息交換器也可以基于各種路由規(guī)則為一些訂閱者過濾消息。

需要重點(diǎn)注意的是RabbitMQ支持臨時(shí)和持久兩種訂閱類型。消費(fèi)者可以調(diào)用RabbitMQ的API來選擇他們想要的訂閱類型。

根據(jù)RabbitMQ的架構(gòu)設(shè)計(jì)，我們也可以創(chuàng)建一種混合方法--訂閱者以組隊(duì)的方式然后在組內(nèi)以競爭關(guān)系作為消費(fèi)者去處理某個(gè)具體隊(duì)列上的消息，這種由訂閱者構(gòu)成的組我們稱為消費(fèi)者組。按照這種方式，我們實(shí)現(xiàn)了發(fā)布/訂閱模式，同時(shí)也能夠很好的伸縮(scale-up)訂閱者去處理收到的消息。

Apache Kafka

Apache Kafka不是消息中間件的一種實(shí)現(xiàn)。相反，它只是一種分布式流式系統(tǒng)。

不同于基于隊(duì)列和交換器的RabbitMQ，Kafka的存儲(chǔ)層使用分區(qū)事務(wù)日志來實(shí)現(xiàn)的。Kafka也提供流式API用于實(shí)時(shí)的流處理以及連接器API用來更容易的和各種數(shù)據(jù)源集成;當(dāng)然，這些已經(jīng)超出了本篇文章的討論范圍。

云廠商為Kafka存儲(chǔ)層提供了可選的方案。比如Azure Event Hubsy以及AWS Kinesis Data Streams等。對于Kafka流式處理能力，還有一些特定的云方案和開源方案，不過，話說回來，它們也超出了本篇的范圍。

主題

Kafka沒有實(shí)現(xiàn)隊(duì)列這種東西。相應(yīng)的，Kafka按照類別存儲(chǔ)記錄集，并且把這種類別稱為主題。

Kafka為每個(gè)主題維護(hù)一個(gè)消息分區(qū)日志。每個(gè)分區(qū)都是由有序的不可變的記錄序列組成，并且消息都是連續(xù)的被追加在尾部。

當(dāng)消息到達(dá)時(shí)，Kafka就會(huì)把他們追加到分區(qū)尾部。默認(rèn)情況下，Kafka使用輪詢分區(qū)器(partitioner)把消息一致的分配到多個(gè)分區(qū)上。

Kafka可以改變創(chuàng)建消息邏輯流的行為。例如，在一個(gè)多租戶的應(yīng)用中，我們可以根據(jù)每個(gè)消息中的租戶ID創(chuàng)建消息流。IoT場景中，我們可以在常數(shù)級別下根據(jù)生產(chǎn)者的身份信息(identity)將其映射到一個(gè)具體的分區(qū)上。確保來自相同邏輯流上的消息映射到相同分區(qū)上，這就保證了消息能夠按照順序提供給消費(fèi)者。

消費(fèi)者通過維護(hù)分區(qū)的偏移(或者說索引)來順序的讀出消息，然后消費(fèi)消息。

單個(gè)消費(fèi)者可以消費(fèi)多個(gè)不同的主題，并且消費(fèi)者的數(shù)量可以伸縮到可獲取的最大分區(qū)數(shù)量。

所以在創(chuàng)建主題的時(shí)候，我們要認(rèn)真的考慮一下在創(chuàng)建的主題上預(yù)期的消息吞吐量。消費(fèi)同一個(gè)主題的多個(gè)消費(fèi)者構(gòu)成的組稱為消費(fèi)者組。通過Kafka提供的API可以處理同一消費(fèi)者組中多個(gè)消費(fèi)者之間的分區(qū)平衡以及消費(fèi)者當(dāng)前分區(qū)偏移的存儲(chǔ)。

Kafka實(shí)現(xiàn)的消息模式

Kafka的實(shí)現(xiàn)很好地契合發(fā)布/訂閱模式。

生產(chǎn)者可以向一個(gè)具體的主題發(fā)送消息，然后多個(gè)消費(fèi)者組可以消費(fèi)相同的消息。每一個(gè)消費(fèi)者組都可以獨(dú)立的伸縮去處理相應(yīng)的負(fù)載。由于消費(fèi)者維護(hù)自己的分區(qū)偏移，所以他們可以選擇持久訂閱或者臨時(shí)訂閱，持久訂閱在重啟之后不會(huì)丟失偏移而臨時(shí)訂閱在重啟之后會(huì)丟失偏移并且每次重啟之后都會(huì)從分區(qū)中最新的記錄開始讀取。

但是這種實(shí)現(xiàn)方案不能完全等價(jià)的當(dāng)做典型的消息隊(duì)列模式看待。當(dāng)然，我們可以創(chuàng)建一個(gè)主題，這個(gè)主題和擁有一個(gè)消費(fèi)者的消費(fèi)組進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這樣我們就模擬出了一個(gè)典型的消息隊(duì)列。不過這會(huì)有許多缺點(diǎn)，我們會(huì)在第二部分詳細(xì)討論。

值得特別注意的是，Kafka是按照預(yù)先配置好的時(shí)間保留分區(qū)中的消息，而不是根據(jù)消費(fèi)者是否消費(fèi)了這些消息。這種保留機(jī)制可以讓消費(fèi)者自由的重讀之前的消息。另外，開發(fā)者也可以利用Kafka的存儲(chǔ)層來實(shí)現(xiàn)諸如事件溯源和日志審計(jì)功能。

結(jié)束語

盡管有時(shí)候RabbitMQ和Kafka可以當(dāng)做等價(jià)來看，但是他們的實(shí)現(xiàn)是非常不同的。所以我們不能把他們當(dāng)做同種類的工具來看待;一個(gè)是消息中間件，另一個(gè)是分布式流式系統(tǒng)。

作為解決方案架構(gòu)師，我們要能夠認(rèn)識到它們之間的差異并且盡可能的考慮在給定場景中使用哪種類型的解決方案。第二部分(未完成)會(huì)指出這些差異并且提供什么時(shí)候使用哪種方案的指導(dǎo)建議。

王歡，c/c++，golang和nodejs后端開發(fā)工程師，k8s愛好者，目前就職于一家IM互聯(lián)網(wǎng)公司。

當(dāng)前名稱：RabbitMQ和Kafka的比較
文章路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/coghdco.html