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之前我们讲解过rabbitMQ#xff0c;本期我们将进入吞吐量更加强大的rocketMQ的学习。
1. 基础概念
如果你是刚接触MQ的同学#xff0c;还不清楚消息队列的基础概念的#xff0c;可以参考我之前这篇文章#xff1a;
https://wu55555.blog.csdn.net/article/deta…0. 引言
之前我们讲解过rabbitMQ本期我们将进入吞吐量更加强大的rocketMQ的学习。
1. 基础概念
如果你是刚接触MQ的同学还不清楚消息队列的基础概念的可以参考我之前这篇文章
https://wu55555.blog.csdn.net/article/details/124678795
2. rocketMQ的应用场景
我们在之前的文章中已经引入了MQ的三种场景异步调用、流量削峰、服务解耦
而除了这几个作用外rocketmq支持的几大特性还可以处理以下几种业务场景
顺序消费 所谓顺序消费就是希望触发的事件按照触发的顺序依次执行而不要产生混乱。这里大家可能有疑惑我们正常执行代码不就是顺序消费的吗 为什么要单独说明当然是因为执行的事件非常多我们需要借助MQ缓冲大量消息的特性作为前提然后又要保证消息是顺序消费执行的这样才能保证我们后续的业务不会产生混乱。而这一场景就可以依赖rocketmq完成后续我们会详细讲解实现步骤。 分布式事务 熟悉mysql的同学应该清楚事务执行但分布式事务的操作一可以依赖一些分布式组件如seata来实现但某些场景下比如还是上述说的我们有大量事件堆积的情况下需要MQ来缓冲而我们有需要满足事务这种所谓的事务是指什么呢 就是在这条消息消费并执行完后续的处理事件之前如果发生了报错可以让这条消息的消费回退下次可以再次消费以此称为分布式事务消息这类场景也不少见而rocketmq独有的事务消息可以很好的帮助我们解决该问题。 延迟操作 延迟操作在很多业务中都有需求比如最常见的30分钟未支付自动关闭订单定时重发等等这一类的需求就需要MQ支持延迟消息的特性而rocketmq的延迟消息虽然不如rabbitmq那样支持自定义的延迟时间但是预设的16级延迟时间档位也足够我们应付绝大部分业务场景 定时消息 定时消息实际上是延迟消息的一种变种可以用定时任务完成如定时推送订阅消息等也可以借助延迟消息的特性来完成此类场景 3. rocketMQ与其他MQ的差异
3.1 主要差异
首先引入advanced-java项目中对比的几款常用MQ 其中activeMQ实际已经很少使用逐渐在退出研发者的视野。重点分析下rabbitMQ、rocektMQ、kafka的差异
rabbitmq相对出现的周期更长功能性上更加完善支持很多的拓展插件如果你的项目对于吞吐量没有那么高的要求只是需要个万级的MQ来做一些解耦、缓冲等那么推荐rabbitmq。
但如果考虑后续要增加业务量或者有不和预期的流量激增那么更加推荐rocketmq且因为是阿里开源的文档性上相对更加友好代码习惯更加符合国人习惯。但在大批量数据下可能有丢数据的风险需要经过细致的调优。
kafka主要出现在大数据行业场景同时像ELK之类的海量日志数据处理也会出现kafka的应用之地同样有丢消息的诟病优点是比rocketmq支持更加庞大的吞吐量。
3.2 架构差异
我们之前一起学习过rabbitmq大家会了解到其中有路由的概念相对来说rabbitmq的架构是有交换机来做一层分发的 而在rocketmq中就没有交换机的分发了通过topic来划分不同的队列消费者通过订阅topic来接收消息同时消费者、生产者都可以区分不同的群组 相对kafka的架构就更加复杂通过zookeeper来管理集群采用broker服务存储消息与rocketmq相同的是也有主题topic的概念消费者也通过订阅主题来接收相关的消息。不同的是kafka中有分区partition一个topic会被切分为多个分割成多个较小的、有序的数据单元每个数据单元就是一个partition。相对来说提高了kafka的并发能力并且会创建分区副本存储到不同的broker上以此提高可用性。 4. 总结
从上文可以看到rocketmq中实际上是有namesrv , broker两个组件的除此之外rocketmq还有一个管理端而这三个组件之前的关系是什么如何协同合作的 我们将在下一节讲解。
