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1、可靠性 ∶RabbitMQ使用一些机制来保证可靠性,如持久化、传输确认及发布确认等。灵活的路由 ∶在消息进入队列之前,通过交换器来路由消息。对于典型的路由功能,RabbitMQ已经提供了一些内置的交换器来实现。
2、- RabbitMQ:支持多种消息协议,如AMQP、STOMP等,具有良好的可扩展性和灵活性,支持多种语言和操作系统 。- RocketMQ:支持事务消息、顺序消息、延时消息等多种消息类型,具有良好的可扩展性和性能 。
3、点对点模式包含三个角色——消息队列,发送者,接收者:发送者发送消息到消息队列中,接收者从消息队列中取出消息进行接收,消息接收后,消息队列中将不再存储该消息,其他接收者不可能再接收到这条消息。
4、MQTT的特点:发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布,解除应用程序耦合。这一点很类似于 这里是列表文本XMPP,但是MQTT的信息冗余远小于XMPP.对负载内容屏蔽的消息传输。使用TCP/IP提供网络连接。
5、Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统,而Jafka是在Kafka之上孵化而来的,即Kafka的一个升级版。
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- ActiveMQ:支持JMS1和J2EE 4规范,具有良好的面向企业级应用程序的特性,如负载均衡、可靠性、安全性等 。
ActiveMQ/ApolloMQ 优点:老牌的消息队列,使用Java语言编写。对JMS支持最好,***用多线程并发,资源消耗比较大。如果你的主语言是Java,可以重点考虑。缺点:由于历史悠久,历史包袱较多,版本更新很缓慢。
RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。
相信你问这个之前已经看过了一些,activemq是更贴切java的,但是性能上来说是rabbitmq性能要比activemq优秀写。
1、RabbitMQ和Kafka的主要区别如下:消息协议:RabbitMQ使用AMQP(高级消息队列协议),而Kafka使用其自定义的协议。AMQP是一种标准协议,可以提供更强的互操作性,但Kafka的自定义协议可能具有更高的性能。
2、kafaka和rabbitmq的最主要区别在于数据的可靠性和吞吐量上;在实际场景中,需要按需求取舍。
3、RabbitMQ是消息中间件,Kafka是分布式流式系统。
4、rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka,他们的出发点不一样,rabbitMQ支持对消息的可靠的传递,支持事务,不支持批量的操作;基于存储的可靠性的要求存储可以***用内存或者硬盘。
5、如上图有两个consumer消费队列A,这两个consumer连在了集群的不同机器上。
1、Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都是流行的消息队列中间件,它们各有优缺点。以下是一些总结和区别:- Kafka:高吞吐量、低延迟、高可用性、分布式、持久化存储、多租户支持等 。
2、优势: 在性能方面kafka可以说是业界非常优秀的一款中间件,在常规的机器配置下,一台机器可以达到每秒几十万的QPS。
3、MQ通常指的是Apache ActiveMQ,是一个开源的消息中间件,支持多种编程语言和通信协议。它实现了Java Message Service (JMS) API,是一个基于消息的分布式集成框架。
4、Apache ActiveMQ(AMQ)是一个流行的、开源的消息中间件软件,它是基于Java的消息队列系统,广泛应用于构建高性能、可靠的消息传递系统。
1、优势: 在RocketMQ没有出现之前,好多公司都从ActiveMQ切换到了RabbitMQ,它的优势在于可以保证数据不丢失,也能保证高可用性,即使集群部署部分机器宕机也能运行,然后支持部分高级功能,比如死信队列,消息重试之类的。
2、Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都是流行的消息队列中间件,它们各有优缺点。以下是一些总结和区别:- Kafka:高吞吐量、低延迟、高可用性、分布式、持久化存储、多租户支持等 。
3、RocketMQ身出名门,但使用者不多,生态较小,毕竟消息量能达到这种体量的公司不多,你也可以直接去购买阿里云的消息服务。Kafka生态完善,其代码是用Scala语言写成,可靠性比RocketMQ低一些。
4、当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。
5、由此可见,Kafka绝对是为了高吞吐量设计的,比如设置分片数为100,那么就有100台机器去扛一个Topic的流量,当然比RabbitMQ的单机性能好。
6、在设计层面上实现了消息数据的可靠性,不依赖消息中间件,弱化了对 mq 特性的依赖。 简单,易于实现。 缺点: 主要是需要和业务数据绑定到一起,耦合性比较高,使用相同的数据库,会占用业务数据库的一些资源。
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