导语 | 本文主要介绍Kafka、RabbitMQ、Pulsar、RocketMQ相关的基本原理和选型对比，希望对此方向感兴趣的读者提供一定经验和帮助。

消息队列

（一）消息队列使用场景

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，削峰填谷等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。

解耦：多个服务监听、处理同一条消息，避免多次rpc调用。

异步消息：消息发布者不用等待消息处理的的结果。

削峰填谷：较大流量、写入场景，为下游I/O服务抗流量。当然大流量下就需要使用其他方案了。

消息驱动框架：在事件总线中，服务通过监听事件消息驱动服务完成相应动作。

（二）消息队列模式

点对点模式，不可重复消费

多个生产者可以向同一个消息队列发送消息，一个消息在被一个消息者消费成功后，这条消息会被移除，其他消费者无法处理该消息。如果消费者处理一个消息失败了，那么这条消息会重新被消费。

发布/订阅模式

发布订阅模式需要进行注册、订阅，根据注册消费对应的消息。多个生产者可以将消息写到同一个Topic中，多种消息可以被同一个消费者消费。一个生产者生产的消息，同样也可以被多个消费者消费，只要他们进行过消息订阅。

二、选型参考

消息顺序：发送到队列的消息，消费时是否可以保证消费的顺序。

伸缩：当消息队列性能有问题，比如消费太慢，是否可以快速支持库容；当消费队列过多，浪费系统资源，是否可以支持缩容。

消息留存：消息消费成功后，是否还会继续保留在消息队列。

容错性：当一条消息消费失败后，是否有一些机制，保证这条消息是一种能成功，比如异步第三方退款消息，需要保证这条消息消费掉，才能确定给用户退款成功，所以必须保证这条消息消费成功的准确性。

消息可靠性：是否会存在丢消息的情况，比如有A/B两个消息，最后只有B消息能消费，A消息丢失。

消息时序：主要包括“消息存活时间”和“延迟消息”。

吞吐量：支持的最高并发数。

消息路由：根据路由规则，只订阅匹配路由规则的消息，比如有A/B两者规则的消息，消费者可以只订阅A消息，B消息不会消费。

（一）Kafka

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。（维基百科）

基本术语

Producer：消息生产者。一般情况下，一条消息会被发送到特定的主题上。通常情况下，写入的消息会通过轮询将消息写入各分区。生产者也可以通过设定消息key值将消息写入指定分区。写入分区的数据越均匀Kafka的性能才能更好发挥。

Topic：Topic是个抽象的虚拟概念，一个集群可以有多个Topic，作为一类消息的标识。一个生产者将消息发送到topic，消费者通过订阅Topic获取分区消息。

Partition：Partition是个物理概念，一个Topic对应一个或多个Partition。新消息会以追加的方式写入分区里，在同一个Partition里消息是有序的。Kafka通过分区，实现消息的冗余和伸缩性，以及支持物理上的并发读、写，大大提高了吞吐量。

Replicas：一个Partition有多个Replicas副本。这些副本保存在broker，每个broker存储着成百上千个不同主题和分区的副本，存储的内容分为两种：master副本，每个Partition都有一个master副本，所有内容的写入和消费都会经过master副本；follower副本不处理任何客户端的请求，只同步master的内容进行复制。如果master发生了异常，很快会有一个follower成为新的master。

Consumer：消息读取者。消费者订阅主题，并按照一定顺序读取消息。Kafka保证每个分区只能被一个消费者使用。

Offset：偏移量是一种元数据，是不断递增的整数。在消息写入时Kafka会把它添加到消息里。在分区内偏移量是唯一的。消费过程中，会将最后读取的偏移量存储在Kafka中，消费者关闭偏移量不会丢失，重启会继续从上次位置开始消费。

Broker：独立的Kafka服务器。一个Topic有N个Partition，一个集群有N个Broker，那么每个Broker都会存储一个这个Topic的Partition。如果某topic有N个partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一个partition，剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡。

系统框架

第一个topic有两个生产，新消息被写入到partition 1或者partition 2，两个分区在broker1、broker2都有备份。有新消息写入后，两个follower分区会从两个master分区同步变更。对应的consumer会从两个master分区根据现在offset获取消息，并更新offset。第二个topic只有一个生产者，同样对应两个partition，分散在Kafka集群的两个broker上。有新消息写入，两个follower分区会同步master变更。两个Consumer分别从不同的master分区获取消息。

优点

高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒；

可扩展性：kafka集群支持热扩展；

持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；

容错性：允许集群中节点故障，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据；

高并发：支持数千个客户端同时读写。

缺点

分区有序：仅在同一分区内保证有序，无法实现全局有序；

无延时消息：消费顺序是按照写入时的顺序，不支持延时消息

重复消费：消费系统宕机、重启导致offset未提交；

Rebalance：Rebalance的过程中consumer group下的所有消费者实例都会停止工作，等待Rebalance过程完成。

使用场景

日志收集：大量的日志消息先写入kafka，数据服务通过消费kafka消息将数据落地。

消息系统：解耦生产者和消费者、缓存消息等。

用户活动跟踪：kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后消费者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，亦可保存到数据库。

运营指标：记录运营、监控数据，包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。

流式处理：比如spark streaming。

（二）RabbitMQ

RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件（英语：Message-oriented middleware））。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而群集和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端函式库。（维基百科）

基本术语

Broker：接收客户端链接实体，实现AMQP消息队列和路由功能。

Virtual Host：是一个虚拟概念，权限控制的最小单位。一个Virtual Host里包含多个Exchange和Queue。

Exchange：接收消息生产者的消息并将消息转发到队列。发送消息时根据不同ExchangeType的决定路由规则，ExchangeType常用的有：direct、fanout和topic三种。

Message Queue：消息队列，存储为被消费的消息。

Message：由Header和Body组成，Header是生产者添加的各种属性，包含Message是否持久化、哪个MessageQueue接收、优先级。Body是具体的消息内容。

Binding：Binding连接起了Exchange和Message Queue。在服务器运行时，会生成一张路由表，这张路由表上记录着MessageQueue的条件和BindingKey值。当Exchange收到消息后，会解析消息中的Header得到BindingKey，并根据路由表和ExchangeType将消息发送到对应的MessageQueue。最终的匹配模式是由ExchangeType决定。

Connection：在Broker和客户端之间的TCP连接。

Channel：信道。Broker和客户端只有tcp连接是不能发送消息的，必须创建信道。AMQP协议规定只有通过Channel才能执行AMQP命令。一个Connection可以包含多个Channel。之所以需要建立Channel，是因为每个TCP连接都是很宝贵的。如果每个客户端、每个线程都需要和Broker交互，都需要维护一个TCP连接的话是机器耗费资源的，一般建议共享Connection。RabbitMQ不建议客户端线程之前共享Channel，至少保证同一Channel发小消息是穿行的。

Command：AMQP命令，客户端通过Command来完成和AMQP服务器的交互。

系统框架

一条Message经过信道到达对应的Exchange，Exchange收到消息后解析出消息Header内容，获取消息BindingKey并根据Binding和ExchangeType将消息转发到对应的MessageQueue，最后通过Connection将消息传送的客户端。

ExchangeType

Direct：精确匹配

只有RoutingKey和BindingKey完全匹配的时候，消息队列才可以获取消息

Broker默认提供一个Exchange，类型是Direct名字是空字符串，绑定到所有的Queue（这里通过Queue名字来区分）

Fanout：订阅、广播

这个模式会将消息转发到所有的路由的Queue中

Topic：通配符模式

RoutingKey为一个句点号“. ”分隔的字符串（将被句点号“. ”分隔开的每一段独立的字符串称为一个单词），如“quick.orange.rabbit”。BindingKey与RoutingKey一样。

Bindingkey中的两个特殊字符“#”和“”用于模糊匹配，“#”用于匹配多个单次，“”用来匹配单个单词（包含零个）

优点

基于AMQP协议：除了Qpid，RabbitMQ是唯一一个实现了AMQP标准的消息服务器。

健壮、稳定、易用。

社区活跃，文档完善。

支持定时消息。

可插入的身份验证，授权，支持TLS和LDAP。

支持根据消息标识查询消息，也支持根据消息内容查询消息。

缺点

erlang开发源码难懂，不利于做二次开发和维护。

接口和协议复杂，学习和维护成本较高。

总结

erlang有并发优势，性能较好。虽然源码复杂，但是社区活跃度高，可以解决开发中遇到的问题。

业务流量不大的话可以选择功能比较完备的RabbitMQ。

（三）Pulsar

Apache Pulsar是Apache软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性，被看作是云原生时代实时消息流传输、存储和计算最佳解决方案。Pulsar是一个pub-sub (发布-订阅)模型的消息队列系统。（百科）

基本术语

Property：代表租户，每个property都可以代表一个团队、一个功能、一个产品线。一个property可包含多个namesapce，多租户是一种资源隔离手段，可以提高资源利用率。

Namespace：Pulsar的基本管理单元，在namaspace级别可设置权限、消息TTL、Retention 策略等。一个namaspace里的所有topic都继承相同的设置。命名空间分为两种：本地命名空间，只在集群内可见、全局命名空间对多个集群可见集群命名空间。

Producer：数据生产方，负责创建消息并将消息投递到Pulsar中。

Consumer：数据消费方，连接到Pulsar接收消息并进行相应的处理。

Broker：无状态Proxy服务，负责接收消息、传递消息、集群负载均衡等操作，它对 client 屏蔽了服务端读写流程的复杂性，是保证数据一致性与数据负载均衡的重要角色。Broker 不会持久化保存元数据。可以扩容但不能缩容。

BookKeeper：有状态，负责持久化存储消息。当集群扩容时，Pulsar会在新增BookKeeper和Segment（即Bookeeper的Ledger），不需要像kafka一样在扩容时进行Rebalance。扩容结果是Fragments跨多个Bookies以带状分布，同一个Ledger的Fragments 分布在多个Bookie上，导致读取和写入会在多个Bookies之间跳跃。

ZooKeeper：存储Pulsar、BookKeeper的元数据，集群配置等信息，负责集群间的协调、服务发现等。

Topic：用作从producer到consumer传输消息。Pulsar在Topic级别拥有一个leader Broker，称之为拥有Topic的所有权，针对该Topic所有的 R/W 都经过该Broker完成。Topic的Ledger和Fragment之间映射关系等元数据存储在Zookeeper中，Pulsar Broker需要实时跟踪这些关系进行读写流程。

Ledger：即Segment，Pulsar底层数据以Ledger的形式存储在BookKeeper上。是Pulsar删除的最小单位。

Fragment ：每个Ledger由若干Fragment组成。

系统框架

上面框架图分别演示了扩容、故障转移两种情况。扩容：因业务量增大扩容新增Bookie N，后续写入的数据segment x、segment y写入新增Bookie中，为保持均衡扩容结果如上图绿色模块所示。故障转移：Bookie 2的segment 4发生故障，Pulasr的Topic会立马重新选择Bookie 1作为处理读写的服务。Broker是无状态的服务，只服务数据计算不存储，所以Pulsar 可以认为是一种基于Proxy的分布式系统。