HornetQ和现代消息队列的对比分析

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则卷千兵卫

10月26日发表在 HornetQ 异步消息系统阅读 22 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

HornetQ 是一个曾经非常流行的开源消息队列系统，主要用于在分布式系统中提供异步消息传递。它最初由 Red Hat 开发，后来在 ActiveMQ 项目中更名为 Apache ActiveMQ Artemis。因此，在对比 HornetQ 与现代消息队列时，可以同时参考其继任者 Artemis，以及其他当前流行的消息队列系统，如 Apache Kafka, RabbitMQ 和 Amazon SQS。以下是对比分析：

架构设计：
- HornetQ：设计为一个高性能的异步消息传递中间件，支持多协议（如 STOMP、AMQP），并具有高可用性和可靠性。它支持集群、持久化和事务。
- Apache Kafka：设计为一个分布式事件流平台，专注于处理大量数据流，具有高可扩展性和高吞吐量，适合实时数据流和事件驱动架构。
- RabbitMQ：最初基于 AMQP 协议，支持多种消息传递模式（如发布/订阅、点对点），以易用性和灵活性著称，适用于复杂的路由和消息转换。
- Amazon SQS：AWS 提供的完全托管的消息队列服务，易于扩展，具有显著的可靠性和自动化管理特性。
持久化和事务支持：
- HornetQ：支持消息持久化（使用Journal存储）和复杂的事务管理，适合需要可靠消息传递的场景。
- Apache Kafka：消息持久化是其核心功能，能以极高的吞吐量处理持久化消息，支持简单的事务。
- RabbitMQ：支持持久化，但性能可能不如 Kafka。事务支持是可选的，但较复杂。
- Amazon SQS：提供消息持久化，但主要作为一个简化的服务，事务努力的一致性较弱。
可扩展性与性能：
- HornetQ：通过独特的流控制和协议支持，实现了良好的性能和扩展性，但可能在大规模情况下面临挑战。
- Apache Kafka：极具扩展性，适合处理大量数据和高并发场景；其分区和副本机制让其在大规模消息流处理中表现出色。
- RabbitMQ：通过集群可以扩展，但集群复杂性较高，其性能在需要复杂路由逻辑时可能受限。
- Amazon SQS：自动扩展，无需用户管理基础设施，适合随需求变化的应用。
管理与监控：
- HornetQ：提供基本的管理和监控工具，但在现代 DevOps 和云环境中可能显得不足。
- Apache Kafka：有丰富的工具和成熟的生态系统，以及广泛的云支持。
- RabbitMQ：提供可视化管理界面和丰富的插件生态，但需要人工干预和配置。
- Amazon SQS：完全托管，集成 AWS 生态，带来便利，但灵活性可能限制于 AWS 服务框架。
社区和更新：
- HornetQ：已不再维护，用户需转向 Artemis 或其他更新的消息队列系统。
- Apache Kafka：活跃的社区和持续的功能更新和改进。
- RabbitMQ：稳定的更新和良好的社区支持。
- Amazon SQS：由 AWS 不断更新和增强，并整合在 AWS 众多服务中。

总体来说，为了现代应用场景和基础设施，HornetQ 的用户更倾向于迁移到其继续项目 ActiveMQ Artemis 或探索 Kafka 和 RabbitMQ 等更现代化、更具社区支持和功能性的解决方案。Amazon SQS 则是更适合需要最少管理的云原生用户。

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20条评论

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北方旅途

10月30日

HornetQ的架构设计虽成熟，但在现代云环境中的灵活性不如Kafka。建议切换到Kafka进行事件流处理。

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旧人不覆： @北方旅途

HornetQ确实在传统消息传递场景下表现优异，但在现代云原生架构中，灵活性和可扩展性是非常重要的因素。Kafka在处理高吞吐量和实时数据流方面展现了其独特的优势，使其成为当今事件驱动架构中的首选。

如果选择使用Kafka，可以参考以下基本的生产者和消费者代码示例，以实现简单的事件流处理：

// Kafka Producer Example
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("test-topic", "key", "value"));
producer.close();

// Kafka Consumer Example
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.printf("Consumed message: key = %s, value = %s%n", record.key(), record.value());
    }
}

在进行架构选择时，可以考虑业务需求、团队的技术栈及未来的扩展性。更多关于Kafka的特性与应用场景，可以参考 Apache Kafka Documentation。

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黠心明

11月04日

在考虑消息持久化时，可以参考Kafka的设计。其持久化机制高效且具备强一致性，特别适合大数据场景。

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张狂的风： @黠心明

在选择消息队列时，Kafka的持久化机制的确是一个值得关注的亮点。其基于日志的存储方式，能够以高效的方式处理大数据量的消息，同时保持强一致性。这一点，对于需要高可用性和数据安全性的应用场景而言，显得尤为重要。

值得一提的是，对于需要严格顺序消费的场景，可以结合Kafka的分区机制来进行处理。每个分区都保证了消息的有序性，而不同分区之间可以并行处理，大幅提升了吞吐量。

下面是一个简单的Producer和Consumer示例，可以用来说明如何实现消息的发送与接收：

// Kafka Producer
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("topic-name", "key", "value"));
producer.close();

// Kafka Consumer
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("topic-name"));
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
    }
}

对于需要扩展性和高并发处理的应用，Kafka提供的多重分区架构也是一种优秀的设计选择，能有效应对高负载情况。可以考虑参考 Kafka的官方文档以深入了解其设计理念与使用方式。

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宠辱

11月07日

使用RabbitMQ处理复杂路由时，配置确实会繁琐，但它的插件生态让扩展功能成为可能。具体实现如下：

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')

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kt斯文女生： @宠辱

使用RabbitMQ处理复杂路由的确需要一定的配置技巧，特别是在多种交换机类型和路由键的场景下。不过，RabbitMQ的插件生态系统确实为功能的扩展提供了很大的便利。除了fanout交换机之外，还可以考虑topic交换机，这为消息路由提供了更大的灵活性。

例如，使用topic交换机可以根据主题模式匹配消息，使得路由更加细致。以下是一个简单的代码示例，展示如何使用topic交换机：

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs', exchange_type='topic')

# 发送消息时可以使用特定的路由键
routing_key = 'quick.orange.rabbit'
message = 'Hello World!'
channel.publish(exchange='topic_logs', routing_key=routing_key, body=message)

print(f" [x] Sent '{routing_key}':'{message}'")

如果需要进一步探索RabbitMQ的使用，包括交换机的多样性和高级特性，官网上的RabbitMQ文档提供了详细的指南和示例，值得一读。

此外，HornetQ曾经是为Java开发的消息中间件，尽管如今已被Apache ActiveMQ Artemis所替代，但从架构设计和实现方式上，HornetQ与RabbitMQ的比较也可以助于了解现代消息队列的演变及其灵活性。

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还记得吗

11月16日

如果你的应用在AWS上，使用Amazon SQS绝对是最佳选择。简单、可靠且免管理的特点大大提升了开发效率！

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他不爱我： @还记得吗

在云端应用中选择消息队列确实很重要，而Amazon SQS的“免管理”特性确实是它的一大优势。对于需要高可用性和可靠性的分布式系统，SQS可以简化消息处理的复杂性。

例如，在Node.js中，可以像这样使用AWS SDK来发送和接收消息：

const AWS = require('aws-sdk');
const sqs = new AWS.SQS({ region: 'us-east-1' });

// 发送消息
const params = {
  MessageBody: JSON.stringify({ key: 'value' }),
  QueueUrl: '你的队列URL'
};

sqs.sendMessage(params, (err, data) => {
  if (err) {
    console.error("发送失败", err);
  } else {
    console.log("消息发送成功", data.MessageId);
  }
});

// 接收消息
const receiveParams = {
  QueueUrl: '你的队列URL',
  MaxNumberOfMessages: 10,
  WaitTimeSeconds: 20,
};

sqs.receiveMessage(receiveParams, (err, data) => {
  if (err) {
    console.error("接收失败", err);
  } else if (data.Messages) {
    data.Messages.forEach(message => {
      console.log("接收到的消息:", message.Body);
      // 处理完后删除消息
      const deleteParams = {
        QueueUrl: '你的队列URL',
        ReceiptHandle: message.ReceiptHandle,
      };
      sqs.deleteMessage(deleteParams, (err) => {
        if (err) {
          console.error("删除失败", err);
        } else {
          console.log("消息删除成功");
        }
      });
    });
  }
});

对于使用HornetQ的用户来说，也许可以考虑结合轻量级的微服务架构，来发挥HornetQ的高性能特性。但相较而言，AWS的解决方案如SQS在扩展性和可维护性上表现得更为可靠，尤其是在大规模分布式系统中。

关于更多AWS SQS的使用，可以参考Amazon SQS Documentation，了解更深入的实现细节和最佳实践。

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真的

4天前

论文项目中应用HornetQ，确实遇到很多限制，强烈建议迁移至ActiveMQ Artemis，后者更契合现代需求。

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烟花： @真的

HornetQ作为一个消息队列系统，虽然在某些场景下表现不错，但在现代应用需求日益多样化的背景下，的确在功能和性能上存在一些短板。ActiveMQ Artemis作为HornetQ的继任者，提供了更好的可伸缩性和性能，它支持多种消息协议并采用了更加灵活的架构设计。

例如，ActiveMQ Artemis允许使用JMS和AMQP协议，这使得它能够更好地与微服务架构和云原生应用相适应。以下是一个简单的代码示例，展示如何使用ActiveMQ Artemis发送和接收消息：

import org.apache.activemq.artemis.jms.client.ActiveMQConnectionFactory;
import javax.jms.*;

public class ArtemisExample {
    public static void main(String[] args) throws JMSException {
        ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
        Connection connection = connectionFactory.createConnection();
        connection.start();

        Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
        Destination destination = session.createQueue("exampleQueue");

        MessageProducer producer = session.createProducer(destination);
        TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, ActiveMQ Artemis!");
        producer.send(message);

        System.out.println("Sent message: " + message.getText());

        MessageConsumer consumer = session.createConsumer(destination);
        Message receivedMessage = consumer.receive(1000);

        if (receivedMessage instanceof TextMessage) {
            TextMessage textMessage = (TextMessage) receivedMessage;
            System.out.println("Received message: " + textMessage.getText());
        }

        session.close();
        connection.close();
    }
}

通过这样的迁移，可以充分利用Artemis的高性能特性及更灵活的配置选项，如适应更复杂的消息路由需求。对于需要提升消息处理能力的项目，这无疑是一个值得考虑的方向。

可以参考 ActiveMQ Artemis 官方文档获取更多信息，帮助更深入理解其特性和优势。

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颠覆

刚才

HornetQ已被遗弃，对开发者来说，转向Apache Kafka或RabbitMQ将是明智之举，二者均拥有活跃社区支持。

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-▲　蛊惑： @颠覆

HornetQ被遗弃的确是当前开发者面临的一个重要考量，转向活跃且成熟的消息队列系统如Apache Kafka或RabbitMQ是一个不错的选择。

在评估时，考虑系统的使用场景和需求是非常关键的。比如，Apache Kafka在处理高吞吐量数据流方面表现优异，适合日志收集和实时数据处理。其生产者和消费者模型允许多个进程独立工作，增强了系统的扩展性。下面是一个简单的Kafka生产者代码示例：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "key", "value"));
producer.close();

RabbitMQ则在处理事务和消息确认方面表现更佳，适合需要严格可用性和可靠性的场景。以下是一个RabbitMQ的简单消费者示例：

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

def callback(ch, method, properties, body):
    print("Received %r" % body)

channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
channel.start_consuming()

进一步了解两者的优缺点，可以参考以下链接：RabbitMQ vs Apache Kafka，在做出选择时，分析具体需求和社区提供的支持和动态将有助于动向更明智的决策。

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顾琅

刚才

对于需要高吞吐量的系统，Kafka的分区机制可以轻松处理大量数据流。通过以下代码可以启动一个Kafka生产者：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

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啊庆： @顾琅

对于高吞吐量需求的系统，Kafka的分区机制确实展现了它独特的优势。可以进一步考虑如何利用Kafka的消费者和消费者组来实现更高的并发处理能力。例如，通过将多个消费者分配到同一个主题的不同分区，可以大幅度提高消息处理的速度。

下面是一个消费者的简单示例，展示如何设置一个消费者以从Kafka中读取消息：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("your-topic"));

while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
    }
}

建议在设计系统架构时，多参考一下 Apache Kafka Documentation 来深入了解不同设置对性能的影响。在配置生产者和消费者时，调优参数如linger.ms、buffer.memory和max.poll.records都可以帮助提升整体的吞吐量和响应速度。

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韦衡一

刚才

在研究不同消息队列时，发现RabbitMQ的灵活性和性能在许多情况下都非常出色，尤其是适合微服务架构。

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盈盈扰扰： @韦衡一

在探讨消息队列的灵活性和性能时，确实RabbitMQ具有优异的表现，特别是在微服务架构中。其支持多种协议（如AMQP、MQTT等）和多种插件，使其适应多种使用场景。此外，RabbitMQ的集群功能和高可用性特性对于需要稳定性的应用来说也非常重要。

在实际使用中，可以通过创建不同的交换机类型（如Direct、Topic、Fanout等），来灵活处理消息路由。例如，以下代码示例展示了如何设置一个主题交换机，并发送消息：

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs', exchange_type='topic')

routing_key = 'kern.critical'
message = 'A critical kernel error'
channel.basic_publish(exchange='topic_logs', routing_key=routing_key, body=message)

print(f" [x] Sent {routing_key}:{message}")
connection.close()

这些特性使得RabbitMQ在微服务架构中尤其适合，根据服务之间的关系进行消息的分发和处理。此外，社区的支持和文档丰富性也为开发提供了更好的参考。

如果有兴趣进一步了解RabbitMQ的使用案例和最佳实践，可以参考官方文档：RabbitMQ Official Documentation。

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无法代替

刚才

在使用RabbitMQ时，建议参考其管理插件，可以方便地监控和管理消息队列，提升管理效率。

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渡西： @无法代替

对于RabbitMQ的管理插件，确实给监控和管理带来了很大的便利。可以通过管理插件实时查看队列的状态、未确认的消息以及其他重要的指标，从而有效地优化消息传递和处理的效率。

在使用RabbitMQ时，可以通过以下简单的HTTP API来获取队列的状态信息，这是管理插件提供的一项重要功能：

GET http://localhost:15672/api/queues

通过这个接口，我们可以获得所有队列的详细信息，包括消息数量、消费者数量等。Python中可以使用requests库来简化这个操作：

import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth

url = 'http://localhost:15672/api/queues'
response = requests.get(url, auth=HTTPBasicAuth('username', 'password'))

if response.status_code == 200:
    queues = response.json()
    for queue in queues:
        print(f"Queue Name: {queue['name']}, Messages: {queue['messages']}")
else:
    print("Failed to retrieve queues")

此外，RabbitMQ还提供了丰富的插件市场，可以考虑引入诸如Shovel或Federation插件，来增强消息队列的管理能力，实现跨数据中心的消息传递与负载均衡。更多信息和插件可以参考RabbitMQ的官方文档：RabbitMQ Plugins。

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韦运华

刚才

对比多种消息队列后，Kafa在大规模数据处理中为何能脱颖而出，特别是它的分布式特性与横向扩展能力相得益彰。

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天仇： @韦运华

在讨论消息队列的选择时，确实需要关注各种系统的特性。Kafka的分布式架构和横向扩展的能力，使其在处理大规模数据时表现出色。例如，使用Kafka可以实现高吞吐量和低延迟的消息传递，这对于实时数据处理非常关键。可以通过将多个Kafka分区分布到不同的Broker上来提升并行处理能力，从而有效利用集群资源。

这里是一个简单的代码示例，用于创建一个Kafka生产者并发送消息：

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Properties;

public class KafkaExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), "message-" + i);
            producer.send(record, (RecordMetadata metadata, Exception e) -> {
                if (e != null) {
                    e.printStackTrace();
                } else {
                    System.out.printf("Sent message to topic: %s partition: %d offset: %d%n", metadata.topic(), metadata.partition(), metadata.offset());
                }
            });
        }

        producer.close();
    }
}

总之，选择消息队列时，要考虑系统的扩展能力和适应数据增长的能力。有关Kafka的更多信息，可以参考 Apache Kafka Documentation。

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