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RocketMQ与Kafka对比,谈谈两者的差异

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。

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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。
感谢阅读,希望对你有所帮助 🙂 

来源:github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka

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