场景
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流量削峰
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应用解耦
-
异步处理
分类
- ActiveMQ
优:单机吞吐万级,时效性ms级,可用性高(主从架构),可靠性高(丢失率低)
缺:官方维护少,高吞吐场景较少使用
- Kafka
大数据 - 数据采集,传输,存储
优:高吞吐量(百万级),时效性ms级,可用性高,日志成熟
缺:短轮询,失败不重试,宕机消息乱序,社区更新慢
- RocketMQ
阿里巴巴
java实现
参考kafka
优:吞吐十万级,可用性高,0丢失,分布式
缺:支持的客户端少
- RabbitMQ
基于AMQP
最主流
优:erlang高并发特性,性能好,吞吐万级,跨平台,支持多种语言,社区活跃
缺:商业版收费,学习成本高
选择
- Kafka
大数据场景的数据收集业务
日志采集业务
大型公司
- RocketMQ
金融互联网
可靠性要求高
稳定性
并发文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-506120.html
- RabbitMQ
性能好
数据量不大
功能完备
不便二次开发
中小型公司文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-506120.html
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