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Kafka vs RocketMQ—— Topic数量对单机性能的影响

上一期我们对比了三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息。本期,我们就来模拟一个真实的场景:

  1. 消息的发送和订阅一定是共存的
  2. 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息
    鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹。在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念:

Topic为何物

Topic是消息中间件里一个重要的概念,每一个Topic代表了一类消息,有了多个Topic,就可以对消息进行归类与隔离。

可以参照下图的动物园喂食模型,每一种动物都只能消费相对应的食品。

Kafka vs RocketMQ—— Topic数量对单机性能的影响

分区为何物

Kafka和RocketMQ都是磁盘消息队列的模式,对于同一个消费组,一个分区只支持一个消费线程来消费消息。过少的分区,会导致消费速度大大落后于消息的生产速度。所以在实际生产环境中,一个Topic会设置成多分区的模式,来支持多个消费者,参照下图:

Kafka vs RocketMQ—— Topic数量对单机性能的影响

在互联网企业的实际生产环境中,Topic数量和分区都会比较多,这就要求消息中间件在多Topic共存的时候,依然能够保证服务的稳定性。下面就进入测试环节,看看消息发送端,订阅端共存时,Kafka和RocketMQ对多Topic的处理能力。

测试目的

对比发送端、接收端共存情况下,Topic数量对Kafka、RocketMQ的性能影响,分区数采用8个分区。这次压测我们只关注服务端的性能指标,所以压测的退出标准是:

不断增加发送端的压力,直到系统吞吐量不再上升,而响应时间拉长。此时服务端出现性能瓶颈,获取相应的系统最佳吞吐量,整个过程中保证消息没有累积。

测试场景

默认每个Topic的分区数为8,每个Topic对应一个订阅者,逐步增加Topic数量。得到如下数据:

产品 Topic数量 发送端并发数 发送端RT(ms) 发送端TPS 消费端TPS RocketMQ 64 800 8 9w 8.6w 128 800 9 7.8w 7.7w 256 800 10 7.5w 7.5w Kafka 64 800 5 13.6w 13.6w 128 256 23 8500 8500 256 256 133 2215 2352

可以看到,不论Topic数量是多少,Kafka和RocketMQ均能保证发送端和消费端的TPS持平,就是说,保证了消息没有累积。

根据Topic数量的变化,画出二者的消息处理能力的对比曲线如下图:

Kafka vs RocketMQ—— Topic数量对单机性能的影响

从图上可以看出:

  1. Kafka在Topic数量由64增长到256时,吞吐量下降了98.37%。
  2. RocketMQ在Topic数量由64增长到256时,吞吐量只下降了16%。

为什么两个产品的表现如此悬殊呢?这是因为Kafka的每个Topic、每个分区都会对应一个物理文件。当Topic数量增加时,消息分散的落盘策略会导致磁盘IO竞争激烈成为瓶颈。而RocketMQ所有的消息是保存在同一个物理文件中的,Topic和分区数对RocketMQ也只是逻辑概念上的划分,所以Topic数的增加对RocketMQ的性能不会造成太大的影响。

测试结论

在消息发送端,消费端共存的场景下,随着Topic数的增加Kafka吞吐量会急剧下降,而RocketMQ则表现稳定。因此Kafka适合Topic和消费端都比较少的业务场景,而RocketMQ更适合多Topic,多消费端的业务场景。

附录:

测试环境

服务端为单机部署,机器配置如下:

CPU 24核 内存 94G 硬盘 Seagate Constellation ES (SATA 6Gb/s) 2,000,398,934,016 bytes [2.00 TB] 7202 rpm 网卡 1000Mb/s

应用版本:

消息中间件 版本 Kafka 0.8.2 RocketMQ 3.4.6

测试脚本

压力端 Jmeter的java客户端 消息大小 128字节 并发数 能达到服务端最大TPS的最优并发 Topic分区数量 8 刷盘策略 异步落盘

未完待续

经过上面的测试,RocketMQ几乎是完胜Kafka,其实这并不奇怪,因为RocketMQ就是针对互联网的生产要求孕育而生的,读者现在也应该明白为什么RocketMQ可以支撑阿里集团的海量消息业务了吧。

本期测试暂时告一段落了,测试中涉及到的多Topic场景,其实压测时间均只有20分钟,对于一个消息中间件产品来说,过短的执行时间是无法判断它们的稳定性的。下一期我们会继续探索多分区场景下,Kafka和RocketMQ对外服务的稳定性。敬请期待后续的比拼!

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