目前业界有不少MQ产品,咱们做以下对比:数据库
是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,自己支持不少的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的很是重量级,更适合于企业级的开发。同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持。服务器
是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然它是一个Key-Value数据库存储系统,但它自己支持MQ功能,因此彻底能够当作一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操做,各执行100万次,每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不一样大小的数据。实验代表:入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而若是数据大小超过了10K,Redis则慢的没法忍受;出队时,不管数据大小,Redis都表现出很是好的性能,而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。负载均衡
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入队框架 |
出队分布式 |
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128Boop |
512B性能 |
1K测试 |
10Kspa |
128B代理 |
512B |
1K |
10K |
Redis |
16088 |
15961 |
17094 |
25 |
15955 |
20449 |
18098 |
9355 |
RabbitMQ |
10627 |
9916 |
9370 |
2366 |
3219 |
3174 |
2982 |
1588 |
号称最快的消息队列系统,尤为针对大吞吐量的需求场景。ZMQ可以实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列,可是开发人员须要本身组合多种技术框架,技术上的复杂度是对这MQ可以应用成功的挑战。ZeroMQ具备一个独特的非中间件的模式,你不须要安装和运行一个消息服务器或中间件,由于你的应用程序将扮演了这个服务角色。你只须要简单的引用ZeroMQ程序库,可使用NuGet安装,而后你就能够愉快的在应用程序之间发送消息了。可是ZeroMQ仅提供非持久性的队列,也就是说若是down机,数据将会丢失。其中,Twitter的Storm中使用ZeroMQ做为数据流的传输。
是Apache下的一个子项目。 相似于ZeroMQ,它可以以代理人和点对点的技术实现队列。同时相似于RabbitMQ,它少许代码就能够高效地实现高级应用场景。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持经常使用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。
Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe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。具备如下特性:快速持久化,能够在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既能够达到10W/s的吞吐速率;彻底的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,自动实现复杂均衡;支持Hadoop数据并行加载,对于像Hadoop的同样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka经过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理,这一点也是本课题所研究系统所看重的。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个很是轻量级的消息系统,除了性能很是好以外,仍是一个工做良好的分布式系统。
其余一些队列列表HornetQ、Apache Qpid、Sparrow、Starling、Kestrel、Beanstalkd、Amazon SQS就再也不一一分析。
转自:http://langgufu.iteye.com/blog/2162585