RabbitMQ 和 RocketMQ 对比
1.设计理念和架构
RabbitMQ:
基于 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)协议,使用 Erlang 语言开发。Erlang 的天生高并发和容错性使得 RabbitMQ 在稳定性方面表现出色。RabbitMQ 的核心概念是 Exchange(交换机)和 Queue(队列),消息通过 Exchange 路由到 Queue,再由消费者消费。这种模型非常灵活,支持多种消息路由模式。
RocketMQ:
源于阿里巴巴,后捐献给 Apache 基金会,所以现在的官网是:https://rocketmq.apache.org/ 。使用 Java 语言开发,更贴近 Java 技术栈。RocketMQ 的核心概念是 Topic(主题),消息发送到 Topic,消费者订阅 Topic 进行消费。RocketMQ 的设计目标是高吞吐量、低延迟和高可靠性,适合大规模分布式系统。
RocketMQ 的设计理念更偏向于解决互联网场景下的具体问题,如海量消息处理、消息顺序性等。
2.性能
吞吐量:RocketMQ 在吞吐量方面通常优于 RabbitMQ,尤其是在高并发场景下。RocketMQ 的设计更偏向于高吞吐的消息传递,而 RabbitMQ 更注重消息的可靠性和灵活性。
延迟:两者在延迟方面都表现不错,但在极端高负载情况下,RocketMQ 的延迟可能更低一些。
不过在 ToB 的一些业务场景,RabbitMQ 是可以胜任的。
3.特性
消息路由:RabbitMQ 支持多种 Exchange 类型(Direct、Topic、Fanout、Headers),提供更丰富的消息路由策略。RocketMQ 主要使用 Topic 进行消息路由,相对简单。
消息过滤:RocketMQ 支持基于 Tag 和 SQL 的消息过滤,方便消费者按需订阅消息。RabbitMQ 的消息过滤相对较弱。
事务消息:RocketMQ 提供了分布式事务消息的支持,可以保证消息生产和本地事务的原子性。RabbitMQ 没有直接提供事务消息的支持,需要通过其他方式实现。
延迟消息:RocketMQ 支持延迟消息,可以实现定时任务等功能。RabbitMQ 通过插件可以实现类似功能。
监控和管理:RocketMQ 和 RabbitMQ 都提供了丰富的监控指标和管理工具,相比之下我更喜欢 RocketMQ 的管理工具。
4.创新点
RabbitMQ:
- 插件系统设计灵活,易于扩展
- 虚拟主机(vhost)概念,实现多租户隔离
- 内存和磁盘节点的混合部署方案
RocketMQ:
- 基于文件的消息存储系统,避免了缓存未刷盘导致的消息丢失
- Pull 模式和长轮询机制的结合,平衡了实时性和性能
- 消息过滤支持在 Broker 端完成,减少网络传输开销
5.Exchange 和 Topic 的区别
RabbitMQ的 Exchange 和 RocketMQ 的 Topic 在消息路由机制上有以下主要区别:
概念和角色
RabbitMQ Exchange 是一个路由组件,负责接收生产者发送的消息并将其路由到一个或多个队列,作为消息的"交换机",它不存储消息,只负责消息的路由转发,需要通过 binding key 与 Queue 建立绑定关系。
RocketMQ Topic 是消息的逻辑分类,直接作为消息的存储和投递单元,包含多个消息队列(MessageQueue),用于存储消息,消费者直接订阅 Topic 即可接收消息。
RabbitMQ 的 key 绑定和 Exchange、队列的关系,一开始不太容易理解,相比之下 RocketMQ 的 Topic 和队列关系更清晰。
路由方式
RabbitMQ Exchange 支持四种路由策略,路由更加灵活,可以实现复杂的消息分发模式
- Direct:根据routing key精确匹配
- Topic:根据routing key的模式匹配
- Fanout:广播到所有绑定的队列
- Headers:根据消息属性匹配
RocketMQ Topic 采用发布/订阅模式,更加简单直接,通过Tag机制实现消息过滤。支持消息队列的负载均衡。
消息存储
RabbitMQ Exchange 不存储消息,消息存储在 Queue 中,消息一旦被路由到 Queue 就与 Exchange 无关。
RocketMQ Topic 直接存储消息,每个 Topic 包含多个消息队列。消息存储在 CommitLog 中,通过 ConsumeQueue 建立索引。
Docker-compose 部署 RocketMQ
同样是使用容器进行部署,RabbitMQ 一个容器搞定,RocketMQ 需要两个容器(NameServer 和 Broker),如果需要 web 管理工具,还需要再单独部署一个容器。
当进行集群模式部署时,RocketMQ 的下载包中有各种集群模式的示例配置文件,这对新手非常友好。
下面是部署 RocketMQ 的 docker-comopose 文件的内容:
version: '3'
# 定义自定义网络
networks:
rmq_network:
driver: bridge
ipam:
config:
- subnet: 192.168.10.0/24
services:
# RocketMQ Name Server
namesrv:
image: apache/rocketmq:5.1.4
container_name: rmqnamesrv
networks:
rmq_network:
ipv4_address: 192.168.10.2
ports:
- 9876:9876
volumes:
- ./data/namesrv/logs:/home/rocketmq/logs
command: sh mqnamesrv
environment:
- JAVA_OPT_EXT=-server -Xms512m -Xmx512m
# RocketMQ Broker
broker:
image: apache/rocketmq:5.3.1
container_name: rmqbroker
networks:
rmq_network:
ipv4_address: 192.168.10.3
ports:
- 10909:10909
- 10911:10911
- 10912:10912
volumes:
- ./data/broker/logs:/home/rocketmq/logs
- ./data/broker/store:/home/rocketmq/store
- ./conf/broker.conf:/home/rocketmq/conf/broker.conf
command: sh mqbroker -c /home/rocketmq/conf/broker.conf
environment:
- JAVA_OPT_EXT=-server -Xms512m -Xmx512m
depends_on:
- namesrv
# RocketMQ Dashboard
dashboard:
image: apacherocketmq/rocketmq-dashboard:1.0.0
container_name: rmqdashboard
networks:
rmq_network:
ipv4_address: 192.168.10.4
ports:
- 19080:8080
environment:
- JAVA_OPTS=-Drocketmq.namesrv.addr=namesrv:9876
depends_on:
- namesrv
broker.conf 的内容如下:
# broker集群名称
brokerClusterName = DefaultCluster
# broker名称
brokerName = broker-a
# broker编号,0表示master,大于0表示slave
brokerId = 0
# 删除过期文件时间点,默认是凌晨4点
deleteWhen = 04
# 文件保留时间,默认48小时
fileReservedTime = 48
# broker角色,ASYNC_MASTER=异步复制Master,SYNC_MASTER=同步双写Master,SLAVE=slave节点
brokerRole = ASYNC_MASTER
# 刷盘方式,ASYNC_FLUSH=异步刷盘,SYNC_FLUSH=同步刷盘
flushDiskType = ASYNC_FLUSH
# nameServer地址,分号分割
namesrvAddr = namesrv:9876
# 在发送消息时,自动创建服务器不存在的topic,默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums = 4
# 是否允许 Broker 自动创建Topic,建议线下开启,线上关闭
autoCreateTopicEnable = true
# 是否允许 Broker 自动创建订阅组,建议线下开启,线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup = true
# brokerIP1 注意:本地测试使用本机的宿主机的IP
brokerIP1=192.168.1.109
代码示例
对于消息队列,单播、广播、重试,这三种场景用的比较多。下面就看看这三个场景是怎么实现的。
创建生产者 Service 类来处理消息的发送:
@Slf4j
@Service
public class MessageProducerService {
// RocketMQ消息主题
public static final String TOPIC_UNICAST = "topic-unicast";
public static final String TOPIC_BROADCAST = "topic-broadcast";
public static final String TOPIC_RETRY = "topic-retry";
@Autowired
private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;
/**
* 发送单播消息(点对点)
* 单播消息会被消费组中的某一个消费者消费
*/
public void sendUnicastMessage(MessageEvent message) {
rocketMQTemplate.convertAndSend(TOPIC_UNICAST, message);
log.info("Unicast message sent: {}", message);
}
/**
* 发送广播消息
* 广播消息会被所有订阅该主题的消费者消费
*/
public void sendBroadcastMessage(MessageEvent message) {
rocketMQTemplate.convertAndSend(TOPIC_BROADCAST, message);
log.info("Broadcast message sent: {}", message);
}
/**
* 发送需要重试的消息
* 使用异步发送方式,并在回调中处理发送结果
*/
public void sendRetryMessage(MessageEvent message) {
rocketMQTemplate.asyncSend(TOPIC_RETRY, message, new SendCallback() {
@Override
public void onSuccess(SendResult sendResult) {
log.info("Retry message sent successfully: {}, result: {}", message, sendResult);
}
@Override
public void onException(Throwable throwable) {
log.error("Failed to send retry message: {}, error: {}", message, throwable.getMessage());
}
});
}
}
创建消费者 Service 类来处理消息的接收:
@Slf4j
@Service
public class MessageConsumerService {
// RocketMQ消息主题
public static final String TOPIC_UNICAST = "topic-unicast";
public static final String TOPIC_BROADCAST = "topic-broadcast";
public static final String TOPIC_RETRY = "topic-retry";
/**
* 单播消息消费者
* consumeMode默认为CONCURRENTLY(并发消费)
*/
@Service
@RocketMQMessageListener(
topic = TOPIC_UNICAST,
consumerGroup = "unicast-consumer-group"
)
public class UnicastMessageListener implements RocketMQListener<MessageEvent> {
@Override
public void onMessage(MessageEvent message) {
log.info("Received unicast message: {}", message);
}
}
/**
* 广播消息消费者
* messageModel设置为BROADCASTING表示广播模式
*/
@Service
@RocketMQMessageListener(
topic = TOPIC_BROADCAST,
consumerGroup = "broadcast-consumer-group",
messageModel = MessageModel.BROADCASTING
)
public class BroadcastMessageListener implements RocketMQListener<MessageEvent> {
@Override
public void onMessage(MessageEvent message) {
log.info("Received broadcast message: {}", message);
}
}
/**
* 重试消息消费者
* 配置了重试次数和重试间隔
*/
@Service
@RocketMQMessageListener(
topic = TOPIC_RETRY,
consumerGroup = "retry-consumer-group",
maxReconsumeTimes = 3, // 最大重试次数
delayLevelWhenNextConsume = 2 // 重试间隔级别
)
public class RetryMessageListener implements RocketMQListener<MessageEvent> {
@Override
public void onMessage(MessageEvent message) {
try {
// 模拟处理失败的情况
if (message.getContent().contains("error")) {
throw new RuntimeException("Processing failed, will retry");
}
log.info("Received retry message: {}", message);
} catch (Exception e) {
log.error("Error processing message: {}, error: {}", message, e.getMessage());
throw e; // 抛出异常触发重试机制
}
}
}
}
创建 MessageController 来进行测试:
@RestController
@RequestMapping("/api/messages")
public class MessageController {
@Autowired
private MessageProducerService producerService;
@PostMapping("/unicast")
public String sendUnicastMessage(@RequestParam String content) {
MessageEvent message = new MessageEvent()
.setId(UUID.randomUUID().toString())
.setContent(content)
.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
producerService.sendUnicastMessage(message);
return "Unicast message sent successfully";
}
@PostMapping("/broadcast")
public String sendBroadcastMessage(@RequestParam String content) {
MessageEvent message = new MessageEvent()
.setId(UUID.randomUUID().toString())
.setContent(content)
.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
producerService.sendBroadcastMessage(message);
return "Broadcast message sent successfully";
}
@PostMapping("/retry")
public String sendRetryMessage(@RequestParam String content) {
MessageEvent message = new MessageEvent()
.setId(UUID.randomUUID().toString())
.setContent(content)
.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
producerService.sendRetryMessage(message);
return "Retry message sent successfully";
}
}