消息队列MQ对比

1、ActiveMQ

是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ,它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ,它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 PHP、 Ruby等。

2、RabbitMQ

是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,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。

3、Redis

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,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作,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四个不同大小的数据。实验表明:入队时,当数据比较小时redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受;出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。


入队


出队


128B


512B


1K


10K


128B


512B


1K


10K


Redis


16088


15961


17094


25


15955


20449


18098


9355


RabbitMQ


10627


9916


9370


2366


3219


3174


2982


1588

4、ZeroMQ

号称最快的消息队列系统,尤其针对大吞吐量的需求场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列,但是开发人员需要自己组合多种技术框架,技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用程序将扮演了这个服务角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库,可以使用NuGet安装,然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列,也就是说如果down机,数据将会丢失。其中,Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。

5、Jafka/Kafka

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。具有以下特性:快速持久化,可以在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可以达到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系统,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的一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通过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是一个非常轻量级的消息系统,除了性能非常好之外,还是一个工作良好的分布式系统。

其他一些队列列表HornetQ、Apache Qpid、Sparrow、Starling、Kestrel、Beanstalkd、Amazon SQS就不再一一分析。

时间: 2024-08-28 03:57:04

消息队列MQ对比的相关文章

转:为什么会需要消息队列(MQ)?

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而

C#消息队列(MQ)零基础从入门到实战演练

一.课程介绍 如果您从工作中之听过但未有接触过消息对队列(MQ),如果你接触过一点关于MQ的知识,如果没有这么的多如果的话......,那么阿笨将通过本次<C#消息队列零基础从入门到实战演练>分享课让您对消息队列有一个实质性的了解和认识,达到实际的灵活贯通和运用.本次分享课您将学习到以下知识点: 1.微软MSMQ的基本使用技能以及MSMQ在WCF技术中的运用. 2.企业级RabbitMQ消息队列的两种消费模式(生产消费和发布订阅)的介绍和使用. 3.如何实现RabbitMQ客户端(Client

消息队列一:为什么需要消息队列(MQ)?

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而

消息队列MQ

消息队列MQ MQ全称为Message Queue 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表,一端往消息队列中不断写入消息,而另一端则可以读取队列中的消息.这样发布者和使用者都不用知道对方的存在. 生产消费模型: ''' 生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题.生产者和消费者彼此之间不直接通讯,而通过阻塞队列来进行通讯,所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理,直接扔给阻塞队列,消费者不找生产者要数据,而是直接从阻塞队列

【消息队列MQ】各类MQ比较

目前业界有很多MQ产品,我们作如下对比: RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,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. Redis 是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然它是一个Key-

消息队列MQ】各类MQ比较

目前业界有很多MQ产品,我们作如下对比: RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,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. Redis 是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然它是一个Key-

消息队列mq总结(重点看,比较了主流消息队列框架)

转自:http://blog.csdn.net/konglongaa/article/details/52208273 http://blog.csdn.net/oMaverick1/article/details/51331004 https://yq.aliyun.com/articles/25385 https://www.zhihu.com/question/22480085/answer/23106407 http://frank1998819.iteye.com/blog/22788

消息队列mq总结

一.消息队列概述消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构.目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ 二.消息队列应用场景以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景.异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景. 2.1异步处理场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信.传统的做法有两种 1.串行的方式:2.并行方式a.串行方式:将

消息队列MQ技术的介绍和原理

消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上,队列存储消息直到它们被应用程序读走.通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置.或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息.   消息中间件概述 消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上,队列存储消息直到它们被应用程序读走.通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置.或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息. 在分布式计算环境中,为了集成分布式应