Kafka 與 RocketMQ 核心概念與架構對比
DeepSeek生成，便于記憶大概邏輯
核心概念對比圖
Kafka 架構圖
RocketMQ 架構圖
消息生產消費流程對比
核心概念詳細說明
Kafka 核心概念
- Topic（主題）：消息的邏輯分類，類似于數據庫中的表
- Partition（分區）：每個Topic可以分為多個分區，提供并行處理能力
- 每個分區是一個有序、不可變的消息序列
- 分區可以分布在不同的Broker上
- Offset（偏移量）：分區中每條消息的唯一標識符
- Producer（生產者）：向Kafka主題發布消息的客戶端
- Consumer（消費者）：訂閱主題并處理消息的客戶端
- Consumer Group（消費者組）：一組消費者共同消費一個主題
- 每個分區只能被組內的一個消費者消費
- Broker（代理）：Kafka集群中的每個服務器節點
- Replica（副本）：分區的備份，提供高可用性
- Leader副本處理所有讀寫請求
- Follower副本從Leader同步數據
RocketMQ 核心概念
- Topic（主題）：消息的邏輯分類
- Message Queue（消息隊列）：類似于Kafka的分區，但有一些差異
- 提供并行處理能力
- 消息在隊列中先進先出
- Producer（生產者）：消息發送者
- Consumer（消費者）：消息接收者
- Consumer Group（消費者組）：一組消費者共同消費一個主題
- Broker（代理）：RocketMQ服務器，負責消息存儲和轉發
- NameServer（命名服務）：輕量級的服務發現組件
- 管理Broker和Topic的路由信息
- Tag（標簽）：消息的二級分類，用于更細粒度的消息過濾
- CommitLog（提交日志）：所有消息的物理存儲文件
- ConsumeQueue（消費隊列）：邏輯隊列，存儲消息在CommitLog中的位置
關鍵差異總結
| 特性 | Kafka | RocketMQ |
|---|---|---|
| 服務發現 | 使用ZooKeeper | 使用NameServer |
| 消息存儲 | 按分區存儲 | 所有消息存儲在CommitLog，邏輯隊列存儲索引 |
| 消息過濾 | 基于分區 | 基于Tag和SQL表達式 |
| 消息順序 | 分區內有序 | 隊列內有序 |
| 事務消息 | 支持 | 支持更完整的事務機制 |
| 延遲消息 | 有限支持 | 支持18個延遲級別 |
| 消息重試 | 需要自行實現 | 內置死信隊列和重試機制 |
這些圖表和說明展示了Kafka和RocketMQ的核心概念和架構差異，幫助理解兩者的設計哲學和適用場景。
)
