背景

　　本公司是.Net專案，在.Net可選的MQ比較少，主要Kafka和RabbitMQ，RabbitMQ我也是使用多年了，最近的Kafka廣告與流行度我也是無法無視，因此也是花了點時間收集了資料做了些對比。

　　此外有個小插曲，當我形成了文件讓老闆兼CTO對比決策後，他打算上阿里雲買MQ服務。我當時給他開了個玩笑：您這價錢把我請回來，而且公司還有運維，其實完全可以自己維護，要不我來負責，你把這每個月的MQ費用給我加工資得了。當我下樓買了支維他檸檬茶後，他決定由我們自己搭建RabbitMQ。這個決定跟我的想法差不多，原因主要兩點：運維起來方便，吞吐沒有特別高。

　　如果下文有總結不到位的，或者差錯的，可以在下方評論反饋給我

RabbitMQ模型

　　1.Exchange在宣告時會繫結Queue和Binding Key，當Exchange收到訊息會根據訊息的

　　2.Routing Key與Exchange Type、Binding Key進行匹配，最後會路由到相關的隊列當中。

　　   Fanout，將訊息傳送到與該交換器所繫結的所有佇列中，與Routing Key、Bind Key無關，這就是廣播模式。

　　   Topic，通過對訊息的Routing Key和Exchange、Queue進行匹配，將訊息路由給一個或多個佇列，以此來達到釋出/訂閱模式。

　　　Direct，把訊息路由到哪些Bind Key和Routing Key完全匹配的佇列中。

　　　Headers，不依賴與路由鍵的匹配規則，基本用不上。

　　3.消費者會直接訂閱Queue裡的訊息進行消費，多個消費者訂閱同個Queue會形成訊息競爭狀態，以此達到負載均衡作用。

Kafka模型

1. Kafka與RabbitMQ比沒有Exchange的概念，生產者直接發訊息Topic（佇列）。
2. Kafka的訂閱者是通過消費組（Consumer Group）來體現的，每個消費組都可以重複消費Topic一份完整的訊息，不同消費組之間消費進度彼此不受影響。例如Message1能被Consumer Group 1和Consumer Group2裡的消費者都消費一次。
3. 消費組中包含多個消費者，同個Group的消費者之間是競爭消費的關係。例如Message2只能夠被Consumer Group裡某一個Consumer只消費一次。
4. Kafka具有訊息儲存的功能，訊息被消費後不會被立即刪除，因為需要被不同的Consumer Group多次消費同個訊息，因此會在Topic維護一個Consumer Offset，每消費成功Offset自增1.

功能對比

對比描述

共同點

RabbitMQ與Kafka都有很好的客戶端語言支援、安全機制與生態支援。

效能

Kafka的誕生的是處理高併發日誌的，吞吐量比較高，每秒請求數達到數十萬量級，而RabbitMQ每秒請求數則為萬級別，有測試報告指出Kafka是RabbitMQ的10倍以上效能。

運維便捷

RabbitMQ相對比較方便，可以使用yum或者docker安裝，自帶Web管理UI，沒有額外的依賴，除了需要做映象佇列外需要引入HAproxy。

Kafka則需要依賴Zookeeper，也沒有自帶的管理工具，可以使用第三方的Kafka Eagle代替，Kafka Manager過於難用，另外Kafka沒有yum安裝，docker映象也是社群人員自己建的。

有序性

RabbitMQ理論上是全域性有序性的，但是由於【發後既忘】+【自動確認】機制的原因，如果在同個佇列的多個消費者做相同的業務處理時，他們的各自的執行任務無法保證有序完成。如果確保100%有序可以使用【非自動確認】，但會影響消費效能。

Kafka支援分割槽有序性，如果對有序性有嚴格要求可以設定單個Partition，可是單個Partition併發性比較低，因此在多個Partition情況下可以根據業務指定key把相關的訊息路由到同一個Partition，例如相同UserId行為資訊可以到Partition 1進行處理。

時效性

Kafka基本上無論在客戶端還是服務端都是以【非同步批量】的機制進行處理，通俗的講就是先攢起來一堆訊息，到了某個閥值再發送，也會導致一些訊息可靠性與訊息有時效上的問題，當然可以通過各種配置策略進行解決。

訊息回溯

Kafka在消費完了訊息後不會立即刪除，只會修改offset，如果之前部分業務消費失敗了可以重新設定offset進行重新消費。

RabbitMQ則是[發後既忘]的機制，一但消費者確認訊息則刪除，但是可以通過死信進行補償消費。此外RabbitMQ在佇列訊息堆積多的情況下效能表現不佳，所以儘可能的及時消費訊息。

特色功能

RabbitMQ具有死信的功能，可以通過死信形成重複消費與延時傳送。

Kafka具有流處理功能，可以收集使用者的行為日誌進行儲存與分析。

Kafka為什麼快？

關鍵核心技術點：

• 非同步批量處理
• 磁碟順序讀寫
• 作業系統PageCache快取資料
• 零拷貝加速消費

Kafka的誕生就是為了高併發日誌處理的，那麼在他整個機制裡使用了很多批量、非同步、快取。例如生產者客戶端，他會積累一定量（條數、大小）的訊息，再批量的發給kafka broker，如果在這段時間客戶端服務掛了，就等於訊息丟失了。當broker接受到了訊息後，還有一堆騷操作-非同步刷盤，也就是生產者傳送給broker之後他是記錄在快取的，每隔一段時間才會持久化到磁碟，假如這段真空期broker掛了，訊息也是丟了。

Kafka是否訊息不可靠？

Kafka快是因為犧牲了訊息可靠換取回來的效能，在最早期版本的確沒提供訊息可靠的策略，經過多個版本迭代後的功能完善，已經不存在這種舊觀念。那麼可靠的關鍵點有以下：

生產者

設定ack：

• 0：producer不等待broker的ack，broker一接收到還沒有寫入磁碟就已經返回，可靠性最低；
• 1：producer等待broker的ack，partition的leader刷盤成功後返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那麼將會丟失資料，可靠性中；
• -1：producer等待broker的ack，partition的leader和follower全部落盤成功後才返回ack，資料一般不會丟失，延遲時間長但是可靠性高

消費者

設定enable.auto.commitrue，不管執行結果如何，消費者會自動提交offset。

RabbitMQ單節點部署

yum install -y rabbitmq-server

開放相關埠

firewall-cmd --permanent --add-port=15672/tcp
firewall-cmd --permanent --add-port=5672/tcp
firewall-cmd --reload

啟動服務

service rabbitmq-server start

啟動web管理介面

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

增加訪問admin使用者，預設使用者guest只能本地訪問。

rabbitmqctl add_user admin 123456

設定admin使用者為管理員角色 

rabbitmqctl set_user_tags admin administrator

設定預設admin使用者訪問許可權

rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin "." "." ".*"

重啟服務

service rabbitmq-server restart

瀏覽器訪問：http://IP:15672

Kafka單節點部署

Zookeeper部署

下載Zookeeper並啟動

docker run -d --restart always --name zookeeper -p 2181:2181 -v /root/zookeeper/data:/data -v /root/zookeeper/conf:/conf -v /root/zookeeper/logs:/logs zookeeper:3.6.1

開放2181埠

firewall-cmd --permanent --add-port=2181/tcp
firewall-cmd --reload

Kafka服務部署

下載kafka 映象並啟動

docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=1 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.88.139:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.88.141 -e KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092 wurstmeister/kafka:2.12-2.5.0

建立目錄並拷貝

mkdir /root/kafka
docker cp kafka:/opt/kafka/config /root/kafka/config

刪除原有的容器並重新建立

docker stop kafka
docker rm kafka

docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=1 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.88.139:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.88.141 -e KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092 -v /root/kafka/config: /opt/kafka/config wurstmeister/kafka:2.12-2.5.0

開放9092埠

firewall-cmd --permanent --add-port=9092/tcp
firewall-cmd --reload

Kafka-eagle

下載jdk依賴

yum -y install java-1.8.0-openjdk*

下載kafka-eagle-bin包

wget -o kafka-eagle-bin.tar.gz https://codeload.github.com/smartloli/kafka-eagle-bin/tar.gz/v2.0.1

解壓

tar -zxvf kafka-eagle-bin.tar.gz
tar -zxvf kafka-eagle-bin-2.0.1/kafka-eagle-web-2.0.1-bin.tar.gz
mv kafka-eagle-web-2.0.1 kafka-eagle

新增環境變數

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr
export KE_HOME=/etc/kafka-eagle
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin

生效環境變數

source /etc/profile

cd /etc/kafka-eagle/conf
vim system-config.properties

#註釋
#cluster2.zk.list=xdn10:2181,xdn11:2181,xdn12:2181
#cluster2.kafka.eagle.offset.storage=zk


#cluster1.zk.acl.enable=false
#cluster1.zk.acl.schema=digest
#cluster1.zk.acl.username=test
#cluster1.zk.acl.password=test123


修改
kafka.eagle.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=192.168.88.139:2181
kafka.eagle.metrics.charts=true

kafka.eagle.driver=org.sqlite.JDBC
kafka.eagle.url=jdbc:sqlite:/etc/kafka-eagle/db/ke.db
kafka.eagle.username=root
kafka.eagle.password=root

啟動kafka-eagle服務

cd /etc/kafka-eagle/bin
chmod +x ke.sh
ke.sh start

開啟防火牆

firewall-cmd --permanent --add-port=8048/tcp     
firewall-cmd --reload

瀏覽器訪問：http://IP:8048

阿里雲費用

以下截圖基本以最低配置。

Kafka按量付費

Kafka包月

RabbitMQ包月