kafka和redis区别（kafka与redis）

本篇文章给大家谈谈kafka和redis区别，以及kafka与redis对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Kafka，Mq和Redis作为消息队列使用
• 2、常见分布式集群选举机制总结
• 3、Redis、Kafka或RabbitMQ：哪个作为微服务消息代理最合适？
• 4、redis也可以实现队列，为什么还要用rabitmq或者kafka

Kafka，Mq和Redis作为消息队列使用

kafka是个日志处理缓冲组件，在大数据信息处理中使用。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能，以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志）。日志数据量巨大，处理组件一般会处理不过来，所以作为孝衫神缓冲层的kafka，支持巨大吞吐量。为了防止信息丢失，其消息被调用后不直接丢弃，要多存储一段时间，等过期时间过了才丢弃。这是mq和redis不能具备的。主要特点如下:巨型存储量: 支持TB甚至PB级别数据。高吞吐，高IO：一般配置的服务器能实现单机每秒100K以上消息的传输。消息分区，分布式消费：能保消息顺序传输。 支持离线数据处理和实时数据处理。Scale out：支持在线水平扩展，以支持更大数塌洞据处理量

redis只是提供一个高性能的、原子操作内存键值对，具有高速访问能力，可用做消息队列的存储，但是不具备消息队列的任何功能和逻辑，要作为消息队列来实现的话，功能和逻辑要通过上层应用自己实现。

我们以RabbitMQ为例介绍。它是用Erlang语言开发的开源的消息队列，支持多种协议，包括AMQP，XMPP, SMTP, STOMP。适合于企业级的开发。

MQ支持Broker构架，消息发送给客户端时需要在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。

还有ActiveMq，ZeroMq等。功能基本上大同小异。并发吞吐TPS比较，ZeroMq 最好，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差巧亏。

原文：

常见分布式集群选举机制总结

1，Zookeeper -- paxos

2，kafka -- zookeeper上创建节点

3，redis -- 哨兵模式

4，Eureka -- 相互复制

我们探讨这几个集群的选举机制，其实就是探讨它们的高可用性。如果集群中的某些节点挂了，如何保证可用性？这个问题是分布式系统面临的三大问题之一。

Zookeeper的leader选举机制，是这四种集群中最复杂的选举机制，同时也是这四种集群中最接近paxos算法的实现。相比于Zookeeper的选举机制，kafka集群、redis集群、Eureka集群的选举机制简单了许多。

Zookeeper的leader选举是Zookeeper实现数据一致性的关键，同时也存在一些问题。认清Zookeeper的优点与缺陷，对于我们使用好它还是很有必要的。

Zookeeper的选举机制有2个触发条件：集群启动阶段和集群运行阶段leader挂机。这2种场景下选举的流程基本一致，我们以集群运行阶段leader挂机为例来进行说明。leader挂机以后，重新选举leader，选举的流程如下：

1，Zookeeper集群中的follower检测到leader挂机，然后把卜兄自己的状态置为LOOKING，开始进行leader选举。

2，每台服务器选举自己为leader，然后把自己的选票通过广播通知其他服务器。

3，每台服务器接收来自其他服务器的选票，并进行合法性校验，主要有两点校验，选举轮次校验和服务器的状态的校验。

4，处理选票。每台服务器都会将自己的选票与其他服务器的选票进行PK，PK的规则如下：

第一个规则：首州亏先进行ZXID的PK，大者获胜。

第二条规则：如果ZXID相等，则进行myid的PK，大者获胜。

经过PK以后，如果当前服务器PK失败，则会把自己的选票重新投给胜者，然后把更新后的选票通过广播通知其他服务器。

5，统计选票。根据超过半数的原则，每台服务器都会统计leader的选票，如果超过半数，则结束选举。

6，更新服务器状态。follower把自己的状态更新为FOLLOWING，leader把自己的状态更新为LEADING。

OK，这就是Zookeeper的leader选举机制。经过若干轮选举以后，Zookeeper集群继续对外提供服务。由于选票PK首先比较的是ZXID，所以Zookeeper能够保证leader的数据是最新的。

kafka集群是如何保证高可用性的呢？

kafka通过Zookeeper管理集群配置、选举leader、consumer group发生变化时进行rebalance。

那么我要问了，kafka是如何选举leader的呢？

概括来说，Kafka选举leader的过程是这样的：kafka的所有broker，在Zookeeper的/controller路径下创建临时节点，成功创建的那个broker就会成为leader，其他的broker就会成为follower。

当leader挂机时，临时节点会被删除，这是其他节点通过Zookeeper的watch机制，会监听到leader的变化，然后所有的follower会再次进行leader选举。

kafka的选举其实就是创建临时节点，这和Zookeeper分布式锁的实现原理基本相同。

redis主从切换和redis集群的理解。

要注意，主从切换默认只有一个master，但是对于多个master的集群，没有主从切换的型迹袭说法。

redis没有类似Zookeeper的选举机制。redis的master挂掉以后，redis集群是通过主从切换来保证高可用性的。

redis主从切换有2种方式：手动切换和自动切换。

这里我们讨论自动切换，redis主从自动切换需要哨兵模式的支持，哨兵模式简单来说就是：监控master和slave，在master出现故障的时候，自动将slave切换成master，master恢复以后，作为新master的slave对外提供服务。

准确的来说，Eureka集群中的各节点之间不存在主从关系。Eureka集群中的节点的关系是对等的，其他3种集群则都存在主从关系，这是Eureka集群的一个特色。

Eureka集群的各个server之间通过相互注册的方式来实现集群的高可用性。数据同步的方式是增量备份，这样可以保证每个server都是最新最全的数据。从而保证集群的高可用性。这样即使某个server挂了，集群还可以对外提供服务。

Eureka有一个配置项：eureka.client.fetch-register，是否从Eureka server获取注册信息。如果我们是Eureka集群，那么该项配置为true。这样Eureka server直接就可以相互注册。

OK，这篇文章只是对4种集群的选举机制进行了一个概括性的介绍，具体细节还是很复杂的。之前有文章重点分析过Zookeeper的leader选举，后续还会另起文章分析其他几种集群的选举机制，到时候我们再进行更深入的讲解。

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Redis、Kafka或RabbitMQ：哪个作为微服务消息代理最合适？

将异步通信用于微服务的场合，通常使用消息代理(Message Broker)。消息代理确保不同微服务之间的通信可靠稳定，保证消息在系统内得到管理和监视，并且消息不会被丢失。

开发者可以选择的一些消息代理有很多，它们的规模和数据功能各不相同。本篇文章将比较三种最受欢迎的消息代理：RabbitMQ，Kafka与Redis。

首先让我们了解微服务通信。

在微服务之间有常见的两种通信方式：同步与异步。

在同步通信中，调用方在发送下一条消息之前等待响应，并且它作为HTTP之上的REST协议运行。相反，在异步通信中，无需等待响应即可发送消息。这适用于分布式系统，通常需要消息代理来管理消息。

你选择的通信类型应考虑不同的参数，例如微服务的结构方式，适当的基础架构，延迟，规模，依赖关系以及通信目的。异步通信的建立可能会更加复杂，并且需要添加更多组件才能堆叠，但是将异步通信用于微服务的好处远大于缺点。

首先根据定义，异步通信是非阻塞的；第二，它也比同步操作支持更好的缩放；第三，在微服务崩溃的情况下，异步通信机制提供了各种恢复技术，通常更擅长处理与崩溃有关的错误。

另外，当使用代理而不是REST协议时，接收通信的服务实际上并不需要彼此了解。在旧的服务运行了很长时间之后，甚至可以引入新的服尺誉务，即能做到更好的解耦服务。

最后，在选择异步操作时，您将增强将来创建集中发现，监视，负载平衡甚至策略执行器的能力。这将为您提供在代码和系统构建中具有灵活性，可伸缩性和更多功能的功能。

异步通信通常通过消息代理进行管理。改掘也有其他方法，例如aysncio，但它们更加稀少和有限。

在选择代理执行异步操作时，应考虑以下几点：

一对一

一对多

我们检查了那里最新和最出色的服务，以找出这三个类别中最强的提供商。

RabbitMQ（AMQP）

规模：根据配置和资源，这里的运行速度约为每秒50K msg。

持久性：支持持久性消息和瞬时消息。

一对一与一对多的消费者：两者都有。

RabbitMQ于2007年发布，是最早创建的常见消息代理之一。它是一个开放源代码，通过实现高级消息队列协议（AMQP）通过点对点和pub-sub方法传递消息。它旨在支持复杂的路由逻辑。

有一些托管服务可让您将其用作SaaS，但它不是本机主要云提供商堆栈的一部分。RabbitMQ支持所有主要语言，包括Python，Java，.NET，PHP，Ruby，JavaScript，Go，Swift等。

在持久模式下，可能会遇到一些性能问题。

kafka

规模：每秒最多可以发送一百万条消息。

持久性：是的。

一对一vs一对多的消费者：只有一对多陵歼段（乍一看似乎很奇怪，对吧？！）。

Kafka曾在Azure，AWS和Confluent上管理SaaS。他们都是Kafka项目的创建者和主要贡献者。Kafka支持所有主要语言，包括Python，Java，C C ++，Clojure，.NET，PHP，Ruby，JavaScript，Go，Swift等。

Redis

规模：每秒最多可以发送一百万条消息。

持久性：基本上不是，它是内存中的数据存储。

一对一与一对多的消费者：两者都有。

Redis与其他消息代理有点不同。Redis的核心是一个内存中的数据存储，可以用作高性能键值存储或消息代理。另一个区别是Redis没有持久性，而是将其内存转储到Disk DB中。它还非常适合实时数据处理。

最初，Redis不是一对一和一对多的。但是，由于Redis 5.0引入了pub-sub，因此功能得到了增强，一对多成为真正的选择。

我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同。这是我们建议正确的消息代理根据不同用例使用的建议。

短命消息：Redis

Redis的内存数据库几乎适用于不需要持久性的消息短暂的用例。因为Redis提供了非常快速的服务和内存功能，所以它是短保留消息的理想选择，在这些消息中持久性不是很重要，您可以容忍一些丢失。随着5.0中Redis流的发布，它也成为了一对多用例的候选者，由于局限性和旧的pub-sub功能，绝对需要使用它。

大量数据：Kafka

Kafka是一个高吞吐量的分布式队列，用于长时间存储大量数据。对于需要持久性的一对多用例，Kafka是理想的选择。

复杂路由：RabbitMQ

RabbitMQ是一个较老但很成熟的代理，具有许多支持复杂路由的功能。当所需速率不高（超过数万msg sec）时，它甚至将支持复杂的路由通信。

考虑您的软件堆栈

当然，最后要考虑的是你当前的软件堆栈。如果你正在寻找一个相对简单的集成过程，并且不想在堆栈中维护其他代理，那么你可能更倾向于使用已由堆栈支持的代理。

例如，如果你在RabbitMQ之上的系统中使用Celery for Task Queue，那么您会获得与RabbitMQ或Redis一起使用的动力，而不是不支持Kafka且需要进行一些重写的Kafka。

我们通过平台的发展和壮大使用了以上所有内容，然后再进行一些使用！重要的是要记住，每种工具都有自己的优点和缺点，这与了解它们并为工作以及特定的时机，情况和要求选择合适的工具有关。

redis也可以实现队列，为什么还要用rabitmq或者kafka

抛开业务场景谈这些组件的选择就是耍流氓。 负载不大，可靠性要求不高，没有扩容需求的情况芦唯下自然都一样，甚至就像之前说的，不用redis，就写文件都行，往某个文件夹里写个文件=入队，拿出来删掉=出队

至于ack啊，分布式啊，抗压啊等等各种问题，redis基本没有现成解决方案，有的可以自己变通解决，有的就是解决不了，所以才会有各种各样的专业队列组件，有的注重速度，有的注重分布式，有的注重可靠性，他们都会试图解决redis解决不了的一些问题。就好像你磁盘写文件当key-value用，IO的速余明度自然成为瓶颈，负载能力竖哗告上不去，所以才会有专业的redis来做内存的kv

关于kafka和redis区别和kafka与redis的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。