消息队列kafka和nats

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码乐 发表于 2024/09/23 13:17:08 2024/09/23
【摘要】 1 简介消息队列Kafka 和 NATS 是两个常见的消息队列系统,可以从多个维度进行分析,例如 QoS(服务质量)等级、性能、各语言的兼容性 以及其他特性。本文将对他们做简单对比: 2 QoS(服务质量)等级不同Kafka消息持久化:Kafka 的消息被持久化到磁盘,默认配置下即使消费者处理后,消息仍然会保存在磁盘中,直到达到配置的保留策略(如时间或空间限制)。消息确认:Kafka 提...

1 简介消息队列

Kafka 和 NATS 是两个常见的消息队列系统,可以从多个维度进行分析,例如 QoS(服务质量)等级、性能、各语言的兼容性 以及其他特性。本文将对他们做简单对比:

2 QoS(服务质量)等级不同

  • Kafka
    消息持久化:

Kafka 的消息被持久化到磁盘,默认配置下即使消费者处理后,消息仍然会保存在磁盘中,直到达到配置的保留策略(如时间或空间限制)。

消息确认:

Kafka 提供了精确一次(exactly-once)交付语义,但需要配置事务。Kafka 本质上支持至少一次(at-least-once)交付语义,即消费者可能会收到重复的消息,且要负责处理重复消息。

QoS 等级:

At least once:默认情况下,Kafka 保证消息至少被处理一次(可能重复)。
Exactly once:可以通过启用事务性写入机制实现,但复杂度相对较高,且性能开销大。

  • NATS

消息传递:

NATS 原本设计为轻量级的消息系统,默认情况下是 最多一次(at-most-once) 传递,

意味着消息可能丢失。这使得它在性能上非常高效,但在消息可靠性方面有所妥协。

JetStream:

NATS 引入了 JetStream(消息流存储)组件,增强了其消息持久化和保证交付的能力。
通过 JetStream,可以实现至少一次(at-least-once)和有条件的精确一次(exactly-once)交付语义。

QoS 等级:

At most once:默认的 NATS 保证消息至多传递一次。
At least once:通过 JetStream 可以实现至少一次的交付。
Exactly once:通过 JetStream 的增强功能,可以实现精确一次的语义,但需要更多配置。

3. 消息队列的性能

  • 吞吐量:

Kafka 的设计侧重于高吞吐量,适合处理大量的事件流。它依赖于分布式日志文件系统(以顺序写入为主)来提高性能,因此适合处理 TB 级别的数据传输。
NATS 的设计目标是超低延迟和高吞吐量,在内存中的消息处理非常快速。默认情况下,NATS 是轻量的、无状态的,这使得其延迟非常低(通常在微秒级到低毫秒级之间)。

  • 消息延迟:

Kafka 的延迟相对较高,尤其是在启用持久化和事务时。延迟可能在毫秒级到数百毫秒不等,视具体配置和集群规模而定。
NATS 具有极低的延迟,尤其适用于实时、低延迟的应用场景(例如物联网、金融交易)。

  • 横向扩展:

Kafka 本质上是一个分布式系统,横向扩展能力极强,可以在多个节点间分发负载。
NATS 也支持分布式部署,通过 NATS Server 和 Cluster 的组合,支持跨节点的消息传递和容错。

4. 各语言的兼容性

Kafka 提供了广泛的语言客户端支持,但其主要的开发语言是 Java。以下是 Kafka 兼容的语言:

Java:官方支持。
Python:有流行的库 confluent-kafka-python,性能相对不错。
Go:有 sarama 和 confluent-kafka-go 两个流行的库。
C/C++:有 librdkafka,这也是其他语言 Kafka 客户端的基础。
其他语言:还有诸如 Scala、Node.js、Rust、Ruby 等非官方的 Kafka 客户端。
虽然 Kafka 支持多语言,但很多库是基于 C/C++ 库(librdkafka)构建的,使用时要注意它们的性能和可靠性。

NATS 对多语言支持非常好,且大部分语言都有官方支持。以下是 NATS 兼容的语言:

Go:NATS 是用 Go 语言实现的,其官方 Go 客户端库的支持非常成熟。
Java:官方提供了 NATS 的 Java 客户端。
Python:官方有 Python 的支持库,性能较好。
C/C++:NATS 提供 C 和 C++ 的原生支持库。
Node.js:官方支持,适合 Node.js 环境使用。
其他语言:包括 Rust、Ruby、C#、PHP、Elixir 等。
NATS 在多语言支持方面表现出色,其官方提供的库在性能、文档和社区支持上非常完备。

5. 各自的特性

Kafka
分区机制:Kafka 使用分区机制来实现负载均衡和并行处理。通过将消息流分区,可以有效提高处理速度和吞吐量。
持久化:Kafka 的消息默认被持久化到磁盘,因此适合需要长时间存储和历史数据回溯的场景。
分布式和高可用:Kafka 支持副本和 leader-follower 模型,提供高可用性和数据的容错能力。
事务性写入:Kafka 支持事务,可以保证多个分区的操作是原子的,从而实现更强的消息一致性。

NATS
轻量和简单:NATS 的核心非常轻量,默认配置下几乎零维护,非常适合需要低开销、简单部署的场景。
扩展性和弹性:通过 NATS Cluster,可以实现跨多个节点的消息传递,并具备容错能力。
JetStream:JetStream 提供了消息流的持久化和高级消息传递语义(类似 Kafka 的特性),增强了 NATS 在持久化场景下的能力。
低延迟:NATS 的设计目标是超低延迟的消息传递,非常适合高频、实时通信场景。

  • 使用场景比较
    Kafka 适合高吞吐、持久化、事件流处理场景,特别是在大规模分布式系统中处理日志、数据流式处理、事件溯源等任务。
    NATS 适合低延迟、高并发、实时通信场景,例如物联网、金融交易、微服务间通信等,对消息持久化要求较低的场景。

  • 总结特性

      					Kafka									NATS
     QoS		At least once, Exactly once (事务)		At most once, At least once (JetStream)
    延迟		较高,适合批处理场景					超低延迟,微秒到低毫秒级
    吞吐量		高吞吐,适合大数据处理					超高吞吐,适合实时通信
    持久化		默认持久化到磁盘					JetStream 提供持久化功能
    扩展性			极佳,支持分区和副本				极佳,支持集群部署
    语言支持		Java, Python, Go, C++ 等				Go, Java, Python, C++, Node.js 等
    场景		日志、流式处理、事件溯源、大数据分析		微服务通信、物联网、实时交易、金融系统
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