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MQ优缺点及不同组件的区别

请把小熊还给我_m
 请把小熊还给我_m
发布于 02/10 15:07
字数 1063
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3 月,跳不动了?>>>

为什么使用消息中间件?消息队列核心使用场景<优点>:解耦、异步、削峰

(1)解耦

传统模式:

 

传统模式的缺点:

  • 系统间耦合性太强,如上图所示,系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码,如果将来D系统接入,系统A还需要修改代码,过于麻烦!

中间件模式:

中间件模式的的优点:

  • 将消息写入消息队列,需要消息的系统自己从消息队列中订阅,从而系统A不需要做任何修改。

(2)异步

传统模式:

 

 

传统模式的缺点:

  • 一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行,太耗费时间。

中间件模式:

 

 

中间件模式的的优点:

  • 将消息写入消息队列,非必要的业务逻辑以异步的方式运行,加快响应速度

(3)削峰

传统模式

 

传统模式的缺点:

  • 并发量大的时候,所有的请求直接怼到数据库,造成数据库连接异常

中间件模式:

中间件模式的的优点:

  • 系统A慢慢的按照数据库能处理的并发量,从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中,这个短暂的高峰期积压是允许的。

消息中间件缺点有哪些?

  • 系统可用性降低
    系统引入的外部依赖越多,越容易挂掉,需要保证消息队列的高可用。

  • 系统复杂度提高
    多一个 MQ 组件,那就需要面对 消息没有重复消费,处理消息丢失的情况,保证消息传递的顺序性等等系统级别问题。

  • 一致性问题
    多个消费者消费某一个消息就可能出现个别消费失败的情况,会出现数据不一致。

ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 有什么优缺点?

特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka
单机吞吐量 万级 比RocketMQ、Kafka 低一个数量级 同ActiveMQ 10 万级,支撑高吞吐 10 万级 高吞吐,一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
topic 数量对吞吐量的影响     topic可以达到几百/几千的级别,吞吐量会有较小幅度的下降,这是 RocketMQ 的一大优势,在同等机器下,可以支撑大量的 topic topic 从几十到几百个时候,吞吐量会大幅度下降,在同等机器下,Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多,如果要支撑大规模的 topic,需要增加更多的机器资源
时效性 ms 级 微秒级 这是RabbitMQ的一大特点 延迟最低 ms 级 延迟在 ms 级以内
可用性 高 基于主从架构实现高可用 同 ActiveMQ 非常高,分布式架构 非常高,分布式,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
消息可靠性 有较低的概率丢失数据 基本不丢 经过参数优化配置,可以做到 0 丢失 同 RocketMQ
功能支持 MQ 领域的功能极其完备 基于 erlang 开发,并发能力很强,性能极好,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

总结:最早大家都使用ActiveMQ,未经过大规模吞吐量场景的验证,目前很少使用;
RabbitMQ:
中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高;
RocketMQ:
大型公司,基础架构研发实力较强;
Kafka:
大数据领域的实时计算、日志采集等场景

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请把小熊还给我_m
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评论(2)

M
Mr小周
刚看完你的上篇,一刷新就有这篇,是平常写的吗
请把小熊还给我_m
请把小熊还给我_m 博主
😂不是我写的 是我整理了下多处来源的不同博文

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