测试环境：ubuntu 15.10 64位
cpu:inter core i7-4790 3.60GHZ * 8
内存:16GB
硬盘:ssd 120GB
软件环境：rabbmitmq 3.6.0 kafka0.8.1 (均为单机本机运行)
PS: 测试结果均为单操作测试，即生产的时候没有消费操作
测试结果：
kafka :消费速度: 37,586 /s 生产速度: 448,753 /s
rabbitmq: 消费速度: 20,807 /s 生产速度 16.413 /s
出现问题：
rabbitmq 生产4分钟左右出现队列阻塞，无法继续添加数据，1分钟后恢复，再过大约1分钟又出现此现象并以约1分钟为间隔出现此问题。
rabbitmq 生产对象时有不小的几率(约 1/20)添加队列失败，报出的错误是“tcp链接重置”
其他并无任何问题
结论：
很明显的看出kafka的性能远超rabbitmq。不过这也是理所当然的，毕竟2个消息队列实现的协议是不一样的，处理消息的场景也大有不同。rabbitmq适合处理一些数据严谨的消息，比如说支付消息，社交消息等不能丢失的数据。kafka是批量操作切不报证数据是否能完整的到达消费者端，所以适合一些大量的营销消息的场景。
代码：
kafka： package main import ( "github.com/Shopify/sarama" "os" "os/signal" "sync" "log" "time" ) func main() { go producer() // go consumer() time.Sleep(10*time.Minute) } func producer() { config :=sarama.NewConfig() config.Producer.Return.Successes = true proder,err := sarama.NewAsyncProducer([]string{"localhost:9092"},config) if err != nil { panic(err) } signals :=make(chan os.Signal,1) signal.Notify(signals,os.Interrupt) var ( wg sync.WaitGroup enqueued, successes, errors int ) wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() for _=range proder.Successes(){ successes++ } }() wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() for err := range proder.Errors(){ log.Println(err) errors++ } }() go func() { t1 := time.NewTicker(time.Second) for{ <- t1.C log.Println(enqueued) } }() ProducerLoop: for{ message :=&sarama.ProducerMessage{Topic:"test",Value:sarama.StringEncoder("testing 123")} select { case proder.Input() <- message: enqueued++ case <- signals: proder.AsyncClose() break ProducerLoop } } wg.Wait() log.Println("Successfully produced:%d;errors:%d\n",successes,errors) } func consumer() { coner,err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"},nil) if err != nil { panic(err) } defer func() { if err :=coner.Close(); err !=nil{ log.Fatalln(err) } }() partitionConsumer ,err := coner.ConsumePartition("test",0,sarama.OffsetNewest) if err != nil { panic(err) } defer func() { if err := partitionConsumer.Close();err!=nil{ log.Fatalln(err) } }() signals := make(chan os.Signal,1) signal.Notify(signals,os.Interrupt) consumed:=0 go func() { t1 := time.NewTicker(time.Second) for{ <- t1.C log.Println(consumed) } }() ConsumerLoop: for{ select { case _ = <-partitionConsumer.Messages(): consumed++ // log.Println( string(msg.Value)," => ",consumed) case <-signals: break ConsumerLoop } } log.Printf("Consumed: %d\n", consumed) } |
