Kafka 和 RocketMQ 之性能对比

在双十一过程中投入同样的硬件资源，Kafka 搭建的日志集群单个 Topic 可以达到几百万的 TPS，而使用 RocketMQ 组件的核心业务集群，集群 TPS 只能达到几十万 TPS，这样的现象激发了我对两者性能方面的思考。

温馨提示：TPS 只是众多性能指标中的一个，我们在做技术选型方面要从多方面考虑，本文并不打算就消息中间件选型方面投入太多笔墨，重点想尝试剖析两者在性能方面的设计思想。

1、文件布局

1.1 Kafka 文件布局

Kafka 文件在宏观上的布局如下图所示：

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正如上图所示，Kafka 文件布局的主要特征如下：

文件的组织以 topic + 分区进行组织，每一个 topic 可以创建多个分区，每一个分区包含单独的文件夹，并且是多副本机制，即 topic 的每一个分区会有 Leader 与 Follow，并且 Kafka 内部有机制保证 topic 的某一个分区的 Leader 与 follow 不会存在在同一台机器，并且每一台 broker 会尽量均衡的承担各个分区的 Leader，当然在运行过程中如果不均衡，可以执行命令进行手动重平衡。Leader 节点承担一个分区的读写，follow 节点只负责数据备份。

Kafka 的负载均衡主要依靠分区 Leader 节点的分布情况。

分区的 Leader 节点负责读写，而从节点负责数据同步，如果 Leader 分区所在的 Broker 节点发生宕机，会触发主从节点的切换，会在剩下的 follow 节点中选举一个新的 Leader 节点，其数据的流入流程如下图所示：

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分区 Leader 收到客户端的消息发送请求时，是写入到 Leader 节点后就返回还是要等到它的从节点全部写入后再返回，这里非常关键，会直接影响消息发送端的时延，故 Kafka 提供了 ack 这个参数来进行策略选择：

• ack = 0

• ack = 1

• ack = -1

Leader 节点和所有的 Follow 节点接受并成功存储再向客户端返回成功。

1.2 RocketMQ 文件布局

RocketMQ 的文件布局如下图所示：

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RocketMQ 所有主题的消息都会写入到 commitlog 文件中，然后基于 commitlog 文件构建消息消费队列文件(Consumequeue)，消息消费队列的组织结构按照 /topic/{queue} 进行组织。从集群的视角来看如下图所示：

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RocketMQ 默认采取的是主从同步，当然从 RocketMQ4.5 引入了多副本机制，但其副本的粒度为 Commitlog 文件，上图中不同 master 节点之间的数据完成不一样（数据分片），而主从节点节点数据一致。

1.3 文件布局对比

Kafka 中文件的布局是以 Topic/partition ，每一个分区一个物理文件夹，在分区文件级别实现文件顺序写，如果一个 Kafka 集群中拥有成百上千个主题，每一个主题拥有上百个分区，消息在高并发写入时，其 IO 操作就会显得零散，其操作相当于随机 IO，即 Kafka 在消息写入时的 IO 性能会随着 topic 、分区数量的增长，其写入性能会先上升，然后下降。

而 RocketMQ 在消息写入时追求极致的顺序写，所有的消息不分主题一律顺序写入 commitlog 文件，并不会随着 topic 和 分区数量的增加而影响其顺序性。但通过笔者的实践来看一台物理机并使用 SSD 盘，但一个文件无法充分利用磁盘 IO 的性能。

两者文件组织方式，除了在磁盘的顺序写方面有所区别后，由于其粒度的问题，Kafka 的 topic 扩容分区会涉及分区在各个 Broker 的移动，其扩容操作比较重，而 RocketMQ 数据存储是基于 commitlog 文件的，扩容时不会产生数据移动，只会对新的数据产生影响，RocketMQ 的运维成本对 Kafka 更低。

最后 Kafka 的 ack 参数可以类比 RocketMQ 的同步复制、异步复制。

Kafka 的 ack 参数为 1 时，对比 RocketMQ 的异步复制；-1 对标 RocketMQ 的 同步复制，而 -1 则对标 RocketMQ 消息发送方式的 oneway 模式。

2、数据写入方式

2.1 Kafka 消息写入方式

Kafka 的消息写入使用的是 FileChannel，其代码截图如下：

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并且在消息写入时使用了 transferTo 方法，根据网上的资料说 NIO 中网络读写真正是零拷贝的就是需要调用 FileChannel 的 transferTo 或者 transferFrom 方法，其内部机制是利用了 sendfile 系统调用。

2.2 RocketMQ 消息写入方式

RocketMQ 的消息写入支持 内存映射 与 FileChannel 写入两种方式， 示例如下图所示：

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2.3 消息写入方式对比

尽管 RocketMQ 与 Kafka 都支持 FileChannel 方式写入，但 RocketMQ 基于 FileChannel 写入时调用的 API 却并不是 transferTo，而是先调用 writer，然后定时 flush 刷写到磁盘，其代码截图如下：

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为什么 RocketMQ 不调用 transerTo 方法呢，个人觉得和 RocketMQ 需要在 Broker 组装 MQ 消息格式有关，需要从网络中解码请求，传输到堆内存，然后对消息进行加工，最终持久化到磁盘相关。

从网上查询资料中大概倾向于这样一个 观点：sendfile 系统调用相比内存映射多了一次从用户缓存区拷贝到内核缓存区，但对于超过 64K 的内存写入时往往 sendfile 的性能更高，可能是由于 sendfile 是基于块内存的。

3、消息发送方式

3.1 Kafka 消息发送机制

Kafka 在消息发送客户端采用了一个双端队列，引入了批处理思想，其消息发送机制如下图所示：

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客户端通过调用 kafka 的消息发送者发送消息时，消息会首先存入到一个双端队列中，双端队列中单个元素为 ProducerBatch，表示一个发送批次，其最大大小受参数 batch.size 控制，默认为 16K。然后会单独开一个 Send 线程，从双端队列中获取一个发送批次，将消息按批发送到 Kafka 集群中，这里引入了 linger.ms 参数来控制 Send 线程的发送行为。

为了提高 kafka 消息发送的高吞吐量，即控制在缓存区中未积满 batch.size 时来控制消息发送线程的行为，是立即发送还是等待一定时间，如果 linger.ms 设置为 0 表示立即发送，如果设置为大于 0，则消息发送线程会等待这个值后才会向 broker 发送。linger.ms 参数者会增加响应时间，但有利于增加吞吐量。有点类似于 TCP 领域的 Nagle 算法。

Kafka 的消息发送，在写入 ProducerBatch 时会按照消息存储协议组织好数据，在服务端可以直接写入到文件中。

3.2 RocketMQ 消息发送机制

RocketMQ 消息发送在客户端主要是根据路由选择算法选择一个队列，然后将消息发送到服务端，消息会在服务端按照消息的存储格式进行组织，然后进行持久化等操作。

3.3 消息发送对比

Kafka 在消息发送方面比 RokcetMQ 有一个显著的优势就是消息格式的组织是发生在客户端，这样会有一个大的优势节约了 Broker 端的 CPU 压力，客户端“分布式”的承接了其优势，其架构方式有点类似 shardingjdbc 与 MyCat 的区别。

Kafka 在消息发送端另外一个特点是引入了双端缓存队列，Kafka 无处不在追求批处理，这样显著的特点是能提高消息发送的吞吐量，但与之带来的是增大消息的响应时间，并且带来了消息丢失的可能性，因为 Kafka 追加到消息缓存后会返回成功，如果消息发送方异常退出，会带来消息丢失。

Kafka 中的 linger.ms = 0 可类比 RocketMQ 消息发送的效果。

但 Kafka 通过提供 batch.size 与 linger.ms 两个参数按照场景进行定制化，比 RocketMQ 灵活。

例如日志集群，通常会调大 batch.size 与 linger.ms 参数，重复发挥消息批量发送机制，提高其吞吐量；但如果对一些响应时间比较敏感的话，可以适当减少 linger.ms 的值。

4、总结

从上面的对比来看，Kafka 在性能上综合表现确实要比 RocketMQ 更加的优秀，但在消息选型过程中，我们不仅仅要参考其性能，还有从功能性上来考虑，例如 RocketMQ 提供了丰富的消息检索功能、事务消息、消息消费重试、定时消息等。

笔者个人认为通常在大数据、流式处理场景基本选用 Kafka，业务处理相关选择 RocketMQ。

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