docker 安裝kafka_RabbitMQ與Kafka選型對比

作　　者： 陳珙

出　　處：http://www.cnblogs.com/skychen1218/

背景

本公司是.Net項目，在.Net可選的MQ比較少，主要Kafka和RabbitMQ，RabbitMQ我也是使用多年了，最近的Kafka廣告與流行度打得使我也是無法無視，是以也是花了點時間收集了資料做了些對比。

此外有個小插曲，當我形成了文檔讓老闆兼CTO對比決策後，他打算上阿裡雲買MQ服務。我當時給他開了個玩笑：您這價錢把我請回來，而且公司還有運維，其實完全可以自己維護，要不我來負責，你把這每個月的MQ費用給我加工資得了。當我下樓買了支維他檸檬茶後，他決定由我們自己搭建RabbitMQ。這個決定跟我的想法差不多，原因主要兩點：運維起來友善，吞吐沒有特别高。

如果下文有總結不到位的，或者差錯的，可以在下方評論回報給我

RabbitMQ模型

• Exchange在聲明時會綁定Queue和Binding Key，當Exchange收到消息會根據消息的
• Routing Key與Exchange Type、Binding Key進行比對，最後會路由到相關的隊列當中。Fanout，将消息發送到與該交換器所綁定的所有隊列中，與Routing Key、Bind Key無關，這就是廣播模式。Topic，通過對消息的Routing Key和Exchange、Queue進行比對，将消息路由給一個或多個隊列，以此來達到釋出/訂閱模式。Direct，把消息路由到哪些Bind Key和Routing Key完全比對的隊列中。Headers，不依賴與路由鍵的比對規則，基本用不上。
• 消費者會直接訂閱Queue裡的消息進行消費，多個消費者訂閱同個Queue會形成消息競争狀态，以此達到負載均衡作用。

Kafka模型

• Kafka與RabbitMQ比沒有Exchange的概念，生産者直接發消息Topic(隊列)。
• Kafka的訂閱者是通過消費組(Consumer Group)來展現的，每個消費組都可以重複消費Topic一份完整的消息，不同消費組之間消費進度彼此不受影響。例如Message1能被Consumer Group 1和Consumer Group2裡的消費者都消費一次。
• 消費組中包含多個消費者，同個Group的消費者之間是競争消費的關系。例如Message2隻能夠被Consumer Group裡某一個Consumer隻消費一次。
• Kafka具有消息存儲的功能，消息被消費後不會被立即删除，因為需要被不同的Consumer Group多次消費同個消息，是以會在Topic維護一個Consumer Offset，每消費成功Offset自增1.

功能對比

對比描述

共同點

RabbitMQ與Kafka都有很好的用戶端語言支援、安全機制與生态支援。

性能

Kafka的誕生的是處理高并發日志的，吞吐量比較高，每秒請求數達到數十萬量級，而RabbitMQ每秒請求數則為萬級别，有測試報告指出Kafka是RabbitMQ的10倍以上性能。

運維便捷

RabbitMQ相對比較友善，可以使用yum或者docker安裝，自帶Web管理UI，沒有額外的依賴，除了需要做鏡像隊列外需要引入HAproxy。

Kafka則需要依賴Zookeeper，也沒有自帶的管理工具，可以使用第三方的Kafka Eagle代替，Kafka Manager過于難用，另外Kafka沒有yum安裝，docker鏡像也是社群人員自己建的。

有序性

RabbitMQ理論上是全局有序性的，但是由于【發後既忘】+【自動确認】機制的原因，如果在同個隊列的多個消費者做相同的業務處理時，他們的各自的執行任務無法保證有序完成。如果確定100%有序可以使用【非自動确認】，但會影響消費性能。

Kafka支援分區有序性，如果對有序性有嚴格要求可以設定單個Partition，可是單個Partition并發性比較低，是以在多個Partition情況下可以根據業務指定key把相關的消息路由到同一個Partition，例如相同UserId行為資訊可以到Partition 1進行處理。

時效性

Kafka基本上無論在用戶端還是服務端都是以【異步批量】的機制進行處理，通俗的講就是先攢起來一堆消息，到了某個閥值再發送，也會導緻一些消息可靠性與消息有時效上的問題，當然可以通過各種配置政策進行解決。

消息回溯

Kafka在消費完了消息後不會立即删除，隻會修改offset，如果之前部分業務消費失敗了可以重新設定offset進行重新消費。

RabbitMQ則是[發後既忘]的機制，一但消費者确認消息則删除，但是可以通過死信進行補償消費。此外RabbitMQ在隊列消息堆積多的情況下性能表現不佳，是以盡可能的及時消費消息。

特色功能

RabbitMQ具有死信的功能，可以通過死信形成重複消費與延時發送。

Kafka具有流處理功能，可以收集使用者的行為日志進行存儲與分析。

Kafka為什麼快？

關鍵核心技術點：

• 異步批量處理
• 磁盤順序讀寫
• 作業系統PageCache緩存資料
• 零拷貝加速消費

Kafka的誕生就是為了高并發日志處理的，那麼在他整個機制裡使用了很多批量、異步、緩存。例如生産者用戶端，他會積累一定量(條數、大小)的消息，再批量的發給kafka broker，如果在這段時間用戶端服務挂了，就等于消息丢失了。當broker接受到了消息後，還有一堆騷操作-異步刷盤，也就是生産者發送給broker之後他是記錄在緩存的，每隔一段時間才會持久化到磁盤，假如這段真空期broker挂了，消息也是丢了。

Kafka是否消息不可靠？

Kafka快是因為犧牲了消息可靠換取回來的性能，在最早期版本的确沒提供消息可靠的政策，經過多個版本疊代後的功能完善，已經不存在這種舊觀念。那麼可靠的關鍵點有以下：

生産者

設定ack：

• 0：producer不等待broker的ack，broker一接收到還沒有寫入磁盤就已經傳回，可靠性最低；
• 1：producer等待broker的ack，partition的leader刷盤成功後傳回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那麼将會丢失資料，可靠性中；
• -1：producer等待broker的ack，partition的leader和follower全部落盤成功後才傳回ack，資料一般不會丢失，延遲時間長但是可靠性高

消費者

設定enable.auto.commi true，不管執行結果如何，消費者會自動送出offset。

false，需要使用者需要手動送出offset，可以根據執行結果具體處理offset

RabbitMQ單節點部署

安裝

yum install -y rabbitmq-server
           

開放相關端口

firewall-cmd --permanent --add-port=15672/tcpfirewall-cmd --permanent --add-port=5672/tcpfirewall-cmd --reload
           

啟動服務

service rabbitmq-server start
           

啟動web管理界面

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
           

增加通路admin使用者，預設使用者guest隻能本地通路。

rabbitmqctl add_user admin 123456
           

設定admin使用者為管理者角色

rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
           

設定預設admin使用者通路權限

rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin "." "." ".*"
           

重新開機服務

service rabbitmq-server restart
           

浏覽器通路： http://IP:15672

Kafka單節點部署

Zookeeper部署

下載下傳Zookeeper并啟動

docker run -d --restart always --name zookeeper -p 2181:2181 -v /root/zookeeper/data:/data -v /root/zookeeper/conf:/conf -v /root/zookeeper/logs:/logs zookeeper:3.6.1
           

開放2181端口

firewall-cmd --permanent --add-port=2181/tcpfirewall-cmd --reload
           

Kafka服務部署

下載下傳kafka 鏡像并啟動

docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=1 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.88.139:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.88.141 -e KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092 wurstmeister/kafka:2.12-2.5.0
           

建立目錄并拷貝

mkdir /root/kafkadocker cp kafka:/opt/kafka/config /root/kafka/config
           

删除原有的容器并重新建立

docker stop kafkadocker rm kafkadocker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=1 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.88.139:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.88.141 -e KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092 -v /root/kafka/config: /opt/kafka/config wurstmeister/kafka:2.12-2.5.0
           

開放9092端口

firewall-cmd --permanent --add-port=9092/tcpfirewall-cmd --reload
           

Kafka-eagle

下載下傳jdk依賴

yum -y install java-1.8.0-openjdk*
           

下載下傳kafka-eagle-bin包

wget -o kafka-eagle-bin.tar.gz https://codeload.github.com/smartloli/kafka-eagle-bin/tar.gz/v2.0.1
           

解壓

tar -zxvf kafka-eagle-bin.tar.gztar -zxvf kafka-eagle-bin-2.0.1/kafka-eagle-web-2.0.1-bin.tar.gzmv kafka-eagle-web-2.0.1 kafka-eagle
           

添加環境變量

vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usrexport KE_HOME=/etc/kafka-eagleexport PATH=$PATH:$KE_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin
           

生效環境變量

source /etc/profile
           

修改

Kafka-eagle

配置

cd /etc/kafka-eagle/confvim system-config.properties#注釋#cluster2.zk.list=xdn10:2181,xdn11:2181,xdn12:2181#cluster2.kafka.eagle.offset.storage=zk#cluster1.zk.acl.enable=false#cluster1.zk.acl.schema=digest#cluster1.zk.acl.username=test#cluster1.zk.acl.password=test123修改kafka.eagle.zk.cluster.alias=cluster1cluster1.zk.list=192.168.88.139:2181kafka.eagle.metrics.charts=truekafka.eagle.driver=org.sqlite.JDBCkafka.eagle.url=jdbc:sqlite:/etc/kafka-eagle/db/ke.dbkafka.eagle.username=rootkafka.eagle.password=root
           

啟動kafka-eagle服務

cd /etc/kafka-eagle/binchmod +x ke.shke.sh start
           

開啟防火牆

firewall-cmd --permanent --add-port=8048/tcp     firewall-cmd --reload
           

浏覽器通路： http://IP: 8048

作　　者： 陳珙

出　　處：http://www.cnblogs.com/skychen1218/