四种主流消息队列(Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ)的生产者与消费者传递信息的机制说明,以及实际使用中的注意事项和示例:
1. Apache Kafka
传递机制
- 模型:基于 发布-订阅模型,生产者向 主题(Topic) 发送消息,消费者订阅主题并消费消息。
- 核心流程:
- 生产者将消息发送到 Kafka 集群的 Broker,根据 分区策略(如轮询、哈希)将消息写入对应的分区(Partition)。
- 消费者通过消费者组(Consumer Group)订阅主题,每个分区的数据会被分配给组内的消费者(通过 Rebalance 机制)。
- 消费者从分区中拉取消息(
poll
方式)并处理。
示例代码(Kafka 生产者)
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "key", "message"));
producer.close();
示例代码(Kafka 消费者)
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "my-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
注意事项
-
分区与顺序性:
- Kafka 不保证跨分区的消息顺序,但单个分区内的消息按顺序存储。
- 示例:发送订单创建事件时,需将同一用户的消息发送到同一分区(通过
key
)。
-
消费者组与 Rebalance:
- 消费者组内成员变化时(如新增消费者),会触发分区重新分配(Rebalance),可能导致短暂消息不可读。
- 建议:避免频繁增减消费者实例。
-
消息持久化:
- 生产者可通过
acks=all
确保消息写入所有副本后返回成功,但会增加延迟。 - 适用场景:对消息可靠性要求极高的场景(如金融交易)。
- 生产者可通过
2. Apache ActiveMQ
传递机制
- 模型:支持 点对点(Queue) 和 发布-订阅(Topic) 模型。
- 核心流程:
- 生产者发送消息到队列或主题。
- 消息通过 异步/同步 方式传递给消费者(默认异步)。
- 可启用 持久化,消息存储到磁盘以防 Broker宕机。
示例代码(ActiveMQ 生产者)
ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
Connection connection = connectionFactory.createConnection();
Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
Queue queue = session.createQueue("my-queue");
MessageProducer producer = session.createProducer(queue);
TextMessage message = session.createTextMessage("Hello ActiveMQ!");
producer.send(message);
connection.close();
示例代码(ActiveMQ 消费者)
ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
Connection connection = connectionFactory.createConnection();
Session session = connection.createSession(false, Session.CLIENT_ACKNOWLEDGE);
Queue queue = session.createQueue("my-queue");
MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue);
TextMessage message = (TextMessage) consumer.receive();
System.out.println("Received: " + message.getText());
consumer.acknowledge(); // 手动确认消息
connection.close();
注意事项
-
消息持久化:
- 需设置
DeliveryMode.PERSISTENT
,否则消息可能丢失。 - 示例:关键业务消息(如订单支付通知)必须持久化。
- 需设置
-
事务支持:
- 生产者和消费者可通过事务确保消息的原子性(发送/接收一致性)。
- 风险:长事务可能导致性能下降。
-
死信队列(DLQ):
- 配置
deadLetterExchange
和deadLetterRoutingKey
处理无法消费的消息。 - 示例:超过重试次数的消息自动进入 DLQ。
- 配置
3. RabbitMQ
传递机制
- 模型:灵活的消息路由模型,基于 交换器(Exchange) 和 绑定(Binding)。
- 核心流程:
- 生产者将消息发送到交换器,并附带路由键(Routing Key)。
- 交换器根据类型(如 Direct、Topic、Headers)将消息路由到绑定的队列。
- 消费者从队列中拉取消息。
示例代码(RabbitMQ 生产者Producers)
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
try (Connection connection = factory.newConnection()) {
Channel channel = connection.createChannel();
String exchangeName = "direct-exchange";
channel.exchangeDeclare(exchangeName, "direct");
String routingKey = "user.login";
AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties.Builder()
.contentType("text/plain")
.deliveryMode(2) // 持久化
.build();
channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, props, "Login Event".getBytes());
}
示例代码(RabbitMQ 消费者Consumers)
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
try (Connection connection = factory.newConnection()) {
Channel channel = connection.createChannel();
String queueName = "user_queue";
channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
String exchangeName = "direct-exchange";
channel.queueBind(queueName, exchangeName, "user.login");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
System.out.println("Received: " + message);
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
};
channel.basicConsume(queueName, false, deliverCallback, consumerTag -> {});
}
注意事项
-
消息确认机制:
- 消费者需发送
ACK
确认消息处理,避免重复消费。 - 示例:使用
channel.basicAck()
或channel.basicNack()
。
- 消费者需发送
-
死信队列配置:
- 在队列声明时配置
x-dead-letter-exchange
和x-dead-letter-routing-key
。 - 示例:处理失败的消息进入专用队列。
- 在队列声明时配置
-
内存限制:
- RabbitMQ 默认限制队列大小为内存中的一定比例,需根据业务调整
vm_memory_high_watermark
。
- RabbitMQ 默认限制队列大小为内存中的一定比例,需根据业务调整
4. RocketMQ
传递机制
- 模型:基于 主题(Topic) 和 队列(Queue) 的分布式模型。
- 核心流程:
- 生产者Producers发送消息到主题,主题将消息路由到多个队列(负载均衡)。
- 消费者Consumers通过消费者组(Consumer Group)订阅主题,从队列中拉取消息。
- 顺序消息:同一队列内的消息按顺序消费。
- 广播消息:消费者组内每个消费者都收到同一条消息(仅限 Topic 模型)。
示例代码(RocketMQ 生产者Producers)
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-group");
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
producer.start();
Message msg = new Message("my-topic", "Order-123".getBytes(), "JSON".getBytes());
SendResult sendResult = producer.send(msg);
System.out.println("Send Result: " + sendResult);
producer.shutdown();
示例代码(RocketMQ 消费者Consumers)
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my-group");
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
consumer.subscribe("my-topic", "*"); // 订阅所有队列
consumer.registerMessageListener(new MessageListener() {
@Override
public void consume(Message msg, ConsumeContext context) throws Exception {
System.out.println("Received: " + new String(msg.getBody()));
context.commitMessage(msg); // 提交消费位移
}
});
consumer.start();
注意事项
-
事务消息:
- 生产者和消费者可通过事务确保消息的最终一致性。
- 示例:订单创建成功后,发送支付通知(若失败则回滚)。
-
消息顺序性:
- 严格顺序场景需指定
MessageQueueSelector
,确保同一订单的所有消息进入同一队列。
- 严格顺序场景需指定
-
消息堆积:
- 消费者处理能力不足时,消息会堆积在队列中,需监控并扩容消费者实例。
总结对比
特性 | Kafka | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ |
---|---|---|---|---|
模型 | 发布-订阅(仅 Topic) | 支持点对点和发布-订阅 | 灵活路由(多种交换器) | 主题+队列(顺序/广播) |
持久化 | 支持分区副本 | 支持消息持久化和事务 | 支持队列和消息持久化 | 支持消息持久化和事务 |
顺序性 | 单分区有序 | 不保证(除非事务) | 可通过队列保证 | 单队列严格有序 |
适用场景 | 高吞吐、日志/事件流 | 通用、企业级消息系统 | 复杂路由、多协议支持 | 高可靠、顺序消息、分布式事务 |
通用注意事项
- 消息幂等性:防止重复消费(如订单支付场景)。
- 监控与告警:关注队列长度、消息堆积、消费者延迟。
- 序列化与压缩:选择高效的序列化方式(如 Protobuf)和压缩算法(如 GZIP)。
- 连接池管理:避免频繁创建/关闭连接,影响性能。
5、注意MQ的Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ区别;
URL: 浅识MQ的 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ区别-CSDN博客
6、注意:持久化策略
URL:浅聊MQ之Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ持久化策略-CSDN博客
(望各位潘安、各位子健/各位彦祖、于晏不吝赐教!多多指正!🙏)