熟練掌握各種MQ？那面試官很可能用這道題目先摸摸你的老底！

寫在前面

我們知道，目前市面上的MQ包括Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ等等。

那麼他們之間究竟有什麼本質區別，分別適用於什麼場景呢？

上述丟擲的問題，同樣在不少公司的Java工程師面試中出現，特別是當你簡歷上的技術棧包含了這些技術，面試官往往喜歡用這個問題，對你進行摸底考察。

本文我們就一起來探討一下。

（1）有Broker的暴力路由

這個流派最典型的就是Kafka，Kafka實際上為了提升效能，簡化了MQ功能模型，僅僅提供了一些最基礎的MQ相關的功能，但是大幅度優化和提升了吞吐量。

首先，這個流派一定是有一個Broker角色的，也就是說，Kafka需要部署一套伺服器叢集，每臺機器上都有一個Kafka Broker程式，這個程式就負責接收請求，儲存資料，傳送資料。

Kafka的生產消費模型做的相對是比較暴力簡單的，就是簡單的資料流模型。

簡單來說，他有一個概念，叫做“Topic”，你可以往這個“Topic”裡寫資料，然後讓別人從這裡來消費。

這個Topic可以劃分為多個Partition，每個Partition放一臺機器上，儲存一部分資料。

在寫訊息到Topic的時候，會自動把你這個訊息給分發到某一個Partition上去。

然後消費訊息的時候，有一個Consumer Group的概念，你部署在多臺機器上的Consumer可以組成一個Group，一個Partition只能給一個Consumer消費，一個Cosumer可以消費多個Partition，這是最最核心的一點。

通過這個模型，保證一個Topic裡的每條訊息，只會交給Consumer Group裡的一個Consumer來消費，形成了一個Queue（佇列）的效果。

假如你想要有一個Queue的效果，也就是希望不停的往Queue裡寫資料，然後多個消費者消費，每條訊息就只能給一個消費者，那麼通過Kafka來實現，其實就是生產者寫多個Partition，每個Partition只能給Consumer Group中的一個Consumer來消費。如下圖所示：

如果要實現Publish/Subscribe的模型呢？就是說生產者傳送的每條訊息，都要讓所有消費都消費到，怎麼實現？

那就讓每個消費者都是一個獨立的消費組，這樣每條訊息都會傳送給所有的消費組，每個消費組裡那唯一的一個消費者一定會消費到所有的訊息。

但是除此之外，Kafka就沒有任何其他的消費功能了，就是如此簡單，所以屬於一種比較暴力直接的流派。

它就是簡單的消費模型，實現最基礎的Queue和Pub/Sub兩種消費模型，但是核心中大幅度優化和提升了效能以及吞吐量。

所以Kafka天生適合的場景，就是大資料領域的實時資料計算的場景。

因為在大資料的場景下，通常是弱業務的場景，沒有太多複雜的業務系統互動，而主要是大量的資料流入Kafka，然後進行實時計算。

所以就是需要簡單的消費模型，但是必須在核心中對吞吐量和效能進行大幅度的優化。

因此Kafka技術通常是在大資料的實時資料計算領域中使用的，比如說每秒處理幾十萬條訊息，甚至每秒處理上百萬條訊息。

（2）有Broker的複雜路由

第二個流派，就是RabbitMQ為代表的流派，他強調的不是說如何提升效能和吞吐量，關注的是說要提供非常強大、複雜而且完善的訊息路由功能。

所以對於RabbitMQ而言，他就不是那麼簡單的Topic-Partition的消費模型了。

在RabbitMQ中引入了一個非常核心的概念，叫做Exchange，這個Exchange就是負責根據複雜的業務規則把訊息路由到內部的不同的Queue裡去。

舉個例子，如果要實現最簡單的佇列功能，就是讓exchange往一個queue裡寫資料，然後多個消費者來消費這個queue裡的資料，每條訊息只能給一個消費者，那麼可以是類似下面的方式。

如果想要實現Pub/Sub的模型，就是一條訊息要被所有的消費者給消費到，那麼就可以讓每個消費者都有一個自己的Queue，然後繫結到一個Exchange上去。

接著，這個Exchange就設定把訊息路由給所有的Queue即可，如下面這樣。

此時Exchange可以把每條訊息都路由給所有的Queue，每個Consumer都可以從自己的Queue裡拿到所有的訊息。

RabbitMQ這種流派，其實最核心的是，基於Exchange這個概念，他可以做很多複雜的事情。

比如：如果你想要某個Consumer只能消費到某一類資料，那麼Exchange可以把訊息裡比如帶“XXX”字首的訊息路由給某個Queue。或者你可以限定某個Consumer就只能消費某一部分資料。總之在這裡你可以做很多的限制，設定複雜的路由規則。

但是也正是因為引入了這種複雜的消費模型，支援複雜的路由功能，導致RabbitMQ在核心以及架構設計上沒法像Kafka做的那麼的輕量級、高效能、可擴充套件、高吞吐，所以RabbitMQ在吞吐量上要比Kafka低一個數量級。

所以這種流派的MQ，往往適合用在Java業務系統中，不同的業務系統需要進行復雜的訊息路由。

比如說業務系統A傳送了10條訊息，其中3條訊息是給業務系統B的，7條訊息是給業務系統C的，要實現這種複雜的路由模型，就必須依靠RabbitMQ來實現。

當然，對於這種業務系統之間的訊息流轉而言，可能不需要那麼高的吞吐量，可能每秒業務系統之間也就轉發幾十條或者幾百條訊息，那麼就完全適合採用RabbitMQ來實現。

（3）無Broker的通訊流派

ZeroMQ代表的是第三種MQ。說白了，他是不需要在伺服器上部署的，就是一個客戶端的庫而已。

也就是說，他主要是封裝了底層的Socket網路通訊，然後一個系統要傳送一條訊息給另外一個訊息消費 。

通過ZeroMQ，本質就是底層ZeroMQ傳送一條訊息到另外一個系統上去。

所以ZeroMQ是去中心化的，不需要跟Kafka、RabbitMQ一樣在伺服器上部署的。

他主要是用來進行業務系統之間的網路通訊的，有點類似於比如你是一個分散式系統架構，那麼此時分散式架構中的各個子系統互相之間要通訊，你是基於Dubbo RPC？還是Spring Cloud HTTP？

可能上述兩種你都不想要，就是要基於原始的Socket進行網路通訊，簡單的收發訊息而已。

此時就可以使用ZeroMQ作為分散式系統之間的訊息通訊，如下面那樣。

（4）總結

其實現在基本上MQ主要就是這三個流派，很多小眾的MQ一般很少有人會用。

而且用MQ的場景主要就是兩大類：

1. 業務系統之間非同步通訊

2. 大資料領域的實時資料計算

所以一般業務系統之間通訊就是會採用RabbitMQ/RocketMQ，需要複雜的訊息路由功能的支撐。

大資料的實時計算場景會採用Kafka，需要簡單的消費模型，但是超高的吞吐量。

至於ZeroMQ，一般來說，少數分散式系統中子系統之間的分散式通訊時會採用，作為輕量級的非同步化的通訊元件。

END

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