activemq rabbitmq区别(rocketmq和rabbitmq选型)

今天给各位分享activemq rabbitmq区别的知识，其中也会对rocketmq和rabbitmq选型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

消息队列ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ和Kafka如何选择

1.ActiveMQ

优点

单机吞吐量：万级topic数量都吞吐量的影响：时效性：ms级可用性：高，基于主从架构实现高可用性消息可靠性：有较低的概率丢失数据功能支持：MQ领域的功能极其完备

缺点:

官方社区现在对ActiveMQ5.x维护越来越少，较少在大规模吞吐的场景中使用。

2.Kafka

号称大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。

ApacheKafka它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统(adistributedcommitlog)，之后成为Apache项目的一部分。

目前已经被LinkedIn，Uber,Twitter,Netflix等大公司所采纳。

优点

性能卓越，单机写入TPS约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性：ms级可用性：非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用消费者采用Pull方式获取消息,消息有序,通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方KafkaWeb管理界面Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持：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

缺点：

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使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间；消费失败不支持重试；支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序；社区更新较慢；3.RabbitMQ

RabbitMQ2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。

RabbitMQ优点：

由于erlang语言的特性，mq性能较好，高并发；吞吐量到万级，MQ功能比较完备健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全；开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用社区活跃度高；

RabbitMQ缺点：

erlang开发，很难去看懂源码，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug，不利于做二次开发和维护。RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。需要学习比较复杂的接口和协议，学习和维护成本较高。4.RocketMQ

RocketMQ出自阿里公司的开源产品，用Java语言实现，在设计时参考了Kafka，并做出了自己的一些改进。

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。

RocketMQ优点：

单机吞吐量：十万级可用性：非常高，分布式架构消息可靠性：经过参数优化配置，消息可以做到0丢失功能支持：MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好支持10亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降源码是java，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控

RocketMQ缺点：

支持的客户端语言不多，目前是java及c++，其中c++不成熟；社区活跃度一般没有在mq核心中去实现JMS等接口，有些系统要迁移需要修改大量代码

四、消息队列选择建议

1.Kafka

Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。

大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。

2.RocketMQ

天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。

RoketMQ在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双11已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择RocketMQ。

3.RabbitMQ

RabbitMQ:结合erlang语言本身的并发优势，性能较好，社区活跃度也比较高，但是不利于做二次开发和维护。不过，RabbitMQ的社区十分活跃，可以解决开发过程中遇到的bug。

如果你的数据量没有那么大，小公司优先选择功能比较完备的RabbitMQ。

以上，是Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较。

rabbitmq的三种身份

分别是以下三种：

direct：发布与订阅，完全匹配。我们可以简单理解为一对一的关系，一个交换器将消息发送给一个队列，是完全匹配的

fanout：广播，所有订阅该广播的队列都可以收到该消息。广播式交换器，不管消息的ROUTING_KEY设置为什么，Exchange都会将消息转发给所有绑定的Queue

topic：主题，规则匹配。

Mqil推行模式怎么解除

要解除MQIL（MessageQueueInterlocking）推行模式，您可以采取以下步骤：

1.停止所有与MQIL相关的进程和服务。

2.检查系统中是否存在任何与MQIL相关的配置文件或脚本，并将其删除或备份。

3.确保所有与MQIL相关的应用程序已经停止，并且没有正在运行的任务与MQIL相关。

4.检查系统中是否存在任何与MQIL相关的定时任务或计划任务，并将其禁用或删除。

5.清理系统中的任何与MQIL相关的日志文件或记录。

6.如果您使用的是消息队列软件，例如RabbitMQ或ActiveMQ，您可以通过修改配置文件或管理界面来禁用MQIL推行模式。

7.重新启动系统，并确保MQIL推行模式已成功解除。

请注意，在执行上述步骤之前，请确保您了解MQIL推行模式的影响，并与相关团队或专业人士进行沟通和确认。

mq有什么用

MQ是messagequeue,消息队列，也叫消息中间件，遵守JMS（javamessageservice）规范的一种软件。(同时还有另一个叫AMQP的应用层协议，语言无关性不受产品语言等限制，rabbitMQ支持这个)

是类似于数据库一样需要独立部署在服务器上的一种应用，提供接口给其他系统调用。

使用mq消息队列可用6字概括：解耦、异步、削峰

解耦：将消息写入消息队列，需要消息的时候自己从消息队列中订阅，从而原系统不需要做任何修改。

异步：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

削峰：原系统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。

mq能有中文吗

可以有，比如中文的拼音缩写有：没钱，目前，勉强，没去，谋取，母亲，煤气，麻雀，棉签等等，还有很多表达的中文词语，因为中文文化博大精深。

mq点对点和订阅发布的区别

1.点对点

消息生产者消息发送到queue中，然后消费者从queue中取。注意：消息被消费以后，队列中不再有存储，所以消费者不能消费已经被消费的消息了。也就是不能重复消费。

2.发布/订阅

生产者将消息发送到topic中，同事多个消费者消费这个消息。和点对点不同，发布到topic的消息会被所有订阅在消费。

2.二者分析与区别

2.1点对点模式

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生产者发送一条消息到queue，只有一个消费者能收到。

2.2发布订阅模式

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发布者发送到topic的消息，只有订阅了topic的订阅者才会收到消息。

小结

queue实现了负载均衡，一个消息只能被一个消费者接受，当没有消费者可用时，这个消息会被保存直到有一个可用的消费者，一个queue可以有很多消费者，他们之间实现了负载均衡，

所以Queue实现了一个可靠的负载均衡。

topic实现了发布和订阅，当你发布一个消息，所有订阅这个topic的服务都能得到这个消息，所以从1到N个订阅者都能得到一个消息的拷贝，

只有在消息代理收到消息时有一个有效订阅时的订阅者才能得到这个消息的拷贝。

疑问

发布订阅模式下，能否实现订阅者负载均衡消费呢？当发布者消息量很大时，显然单个订阅者的处理能力是不足的。实际上现实场景中是多个订阅者节点组成一个订阅组负载均衡消费topic消息即分组订阅，

这样订阅者很容易实现消费能力线性扩展。

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3流行消息队列模型比较

传统企业型消息队列ActiveMQ遵循了JMS规范，实现了点对点和发布订阅模型，但其他流行的消息队列RabbitMQ、Kafka并没有遵循老态龙钟的JMS规范，是通过什么方式实现消费负载均衡、多订阅呢？

3.1RabbitMQ

RabbitMQ实现了AQMP协议，AQMP协议定义了消息路由规则和方式。生产端通过路由规则发送消息到不同queue，消费端根据queue名称消费消息。此外RabbitMQ是向消费端推送消息，订阅关系和消费状态保存在服务端。

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生产端发送一条消息通过路由投递到Queue，只有一个消费者能消费到。

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当RabbitMQ需要支持多订阅时，发布者发送的消息通过路由同时写到多个Queue，不同订阅组消费此消息。

RabbitMQ既支持内存队列也支持持久化队列，消费端为推模型，消费状态和订阅关系由服务端负责维护，消息消费完后立即删除，不保留历史消息。所以支持多订阅时，消息会多个拷贝。

3.2Kafka

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Kafka只支持消息持久化，消费端为拉模型，消费状态和订阅关系由客户端端负责维护，消息消费完后不会立即删除，会保留历史消息。因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以了。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。