常用Message Queue對比是怎樣的

常用Message Queue對比是怎樣的，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

RabbitMQ

是使用Erlang編寫的一個開源的消息隊列，本身支持很多的協(xié)議：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它變的非常重量級，更適合于企業(yè)級的開發(fā)。同時實現(xiàn)了一個經(jīng)紀人(Broker)構(gòu)架，這意味著消息在發(fā)送給客戶端時先在中心隊列排隊。對路由(Routing)，負載均衡(Load balance)或者數(shù)據(jù)持久化都有很好的支持。

Redis

是一個Key-Value的NoSQL數(shù)據(jù)庫，開發(fā)維護很活躍，雖然它是一個Key-Value數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)，但它本身支持MQ功能，所以完全可以當做一個輕量級的隊列服務(wù)來使用。對于RabbitMQ和Redis的入隊和出隊操作，各執(zhí)行100萬次，每10萬次記錄一次執(zhí)行時間。測試數(shù)據(jù)分為128Bytes、512Bytes、1K和10K四個不同大小的數(shù)據(jù)。實驗表明：入隊時，當數(shù)據(jù)比較小時Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果數(shù)據(jù)大小超過了10K，Redis則慢的無法忍受；出隊時，無論數(shù)據(jù)大小，Redis都表現(xiàn)出非常好的性能，而RabbitMQ的出隊性能則遠低于Redis。（個人覺得一下數(shù)據(jù)在入隊的10k時不太合理）

ZeroMQ

號稱最快的消息隊列系統(tǒng)，尤其針對大吞吐量的需求場景。ZMQ能夠?qū)崿F(xiàn)RabbitMQ不擅長的高級/復雜的隊列，但是開發(fā)人員需要自己組合多種技術(shù)框架，技術(shù)上的復雜度是對這MQ能夠應(yīng)用成功的挑戰(zhàn)。ZeroMQ具有一個獨特的非中間件的模式，你不需要安裝和運行一個消息服務(wù)器或中間件，因為你的應(yīng)用程序?qū)缪萘诉@個服務(wù)角色。你只需要簡單的引用ZeroMQ程序庫，可以使用NuGet安裝，然后你就可以愉快的在應(yīng)用程序之間發(fā)送消息了。但是ZeroMQ僅提供非持久性的隊列，也就是說如果down機，數(shù)據(jù)將會丟失。其中，Twitter的Storm中使用ZeroMQ作為數(shù)據(jù)流的傳輸。

ActiveMQ

是Apache下的一個子項目。 類似于ZeroMQ，它能夠以代理人和點對點的技術(shù)實現(xiàn)隊列。同時類似于RabbitMQ，它少量代碼就可以高效地實現(xiàn)高級應(yīng)用場景。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多種語言客戶端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。

Jafka/Kafka

Kafka是Apache下的一個子項目，是一個高性能跨語言分布式Publish/Subscribe消息隊列系統(tǒng)，而Jafka是在Kafka之上孵化而來的，即Kafka的一個升級版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系統(tǒng)開銷下進行消息持久化；高吞吐，在一臺普通的服務(wù)器上既可以達到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系統(tǒng)，Broker、Producer、Consumer都原生自動支持分布式，自動實現(xiàn)復雜均衡；支持Hadoop數(shù)據(jù)并行加載，對于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實時處理的限制，這是一個可行的解決方案。Kafka通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一了在線和離線的消息處理，這一點也是本課題所研究系統(tǒng)所看重的。Apache Kafka相對于ActiveMQ是一個非常輕量級的消息系統(tǒng)，除了性能非常好之外，還是一個工作良好的分布式系統(tǒng)。

其他一些隊列列表HornetQ、Apache Qpid、Sparrow、Starling、Kestrel、Beanstalkd、Amazon SQS就不再一一分析。

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