小牛血清去蛋白注射液消息队列性能对⽐——ActiveMQ、RabbitMQ与ZeroMQ（译⽂）Dissecting Message Queues 概述：
我花了⼀些时间解剖各种库执⾏分布式消息。在这个分析中，我看了⼏个不同的⽅⾯，包括API特性，易于部署和维护，以及性能质量.。消息队列已经被分为两组：brokerless和brokered。
brokerless消息队列是对等的，没有中间商参与信息的传递，⽽brokered队列有⼀些服务器端点之间。
性能分析的⼀些系统：
Brokerless
nanomsg
ZeroMQ
Brokered
ActiveMQ
NATS
Kafka
Kestrel
NSQ
RabbitMQ
Redis
ruby-nats
测试环境：
隔膜胶水
⾸先，让我们来看看性能指标，因为这可以说是⼈们最关⼼的。我已经测量了两个关键指标：吞吐量和延迟。 所有的测试都运⾏在⼀台MacBook Pro 2.6 GHz的i7处理器，16GB内存。这些测试是评估⼀个单⼀的⽣产者和单⼀消费者的发布订阅拓扑结构。这提供了⼀个很好的基线。这将是有趣的基准缩放拓扑结构，但需要更多的仪器。
开始测试：
1、吞吐量基准：
吞吐量基准是指系统每秒能够处理消息的数量，需要注意的是队列中可能有没有单⼀的“吞吐量”。我们在两个不同的端点之间发送消息，所以我们观察到的是⼀个“发送⽅”吞吐量和⼀个“接收⽅”吞吐量，即每秒可以发送的消息数和每秒可以接收的消息数.。 我们这次测试通过发送1，000,000 个1kb 的消息并且计算两边发送和接收消息的时间，这⾥⾯选择1kb的数据是因为这种数据更加贴近我们⽇常开发中遇到的消息请求，许多性能测试倾向于在100到500字节的范围内使⽤较⼩的消息.，尽管每个系统都是各不相同的，我们只能够选取⼤体上相似的测试数据来进⾏测试。对于⾯向消息的中间件系统，只使⽤⼀个代理。
Brokeless：
从图⽚我们可以看出，在发送测有很⾼的吞吐量，然⽽有趣的是，发送者与接收者的⽐率差距。
ZeroMQ能够发送超过每秒5000000条消息/每秒但只能收到约600000 /秒。
相反，nanomsg发出害羞的3000000帧/秒可接待近2000000。
Brokered：
我们可以很直观的观察到，Brokered 消息队列⽐Brokerless 少了⾄少两个数量级以上的吞吐量。有⼀半的Brokered 消息队列吞吐量少于25000条消息每秒。对于Redis的吞吐量或许有⼀定的误导，尽管Redis 提供发布/订阅功能，它并不是真正设计为⼀个强⼤的消息队列。以类似的⽅式使⽤ZeroMq，Redis切断了慢⽤户，重要的是要指出，这不是能够可靠地处理这种体积的消息。我们可以将他看成⼀个特殊点。Kafla 和 ruby-nats 和Redis 有相似的特点，但是能够可靠的处理间歇性故障信息。NATs 在这⽅⾯有着优越的吞吐量
红豆杉提取物
通过上述的图⽰分析，我们可以看到，Brokered 队列在发送和接收两⽅⾯有着⼀致的吞吐量，⽽不像Brokerless 那样，发送⽅与接收⽅的吞吐量有着较⼤的差异。
分集接收 2、Latency Benchmarks 延迟基准
第⼆个关键性能指标是消息延迟，这就测量了在端点之间传输消息需要多长时间。直觉可能告诉我们，这仅仅是吞吐量的逆，即如果吞吐量是消息/秒，延迟是秒/消息。然⽽，仔细看从ZeroMQ⽩⽪书借这个形象，我们可以看到，这不是个案。
现实情况是，每个消息发送的延迟线是不统⼀的，它可以为每⼀个不同的。事实上，延迟和吞吐量之间的关系是有点涉及。
与吞吐量不同的是，延迟的测量并不区分发送⽅和接收⽅，⽽是作为⼀个整体。但是，由于每个消息都有⾃⼰的延迟，我们将看看他们的平均值。进⼀步，我们将看到平均消息延迟与发送的消息数有关.。直觉告诉我们，更多的信息意味着更多的排队，这意味着更⾼的延迟。
下图中：
蓝⾊：nanomsg
红⾊：ZeroMq
在⼀般情况下，我们的假设证明正确的，因为更多的消息被发送到系统中，每个消息的延迟增加。有趣的是，当我们接近1000000条消息时，延迟出现的速度变慢了500000点.。另⼀个有趣的观察是在1000和5000之间的消息延迟的初始峰值，这是更加显着nanomsg。这很难确定因果关系，但是这些变化可能反映了如何在每个库中实现消息批处理和其他⽹络堆栈遍历优化.。更多的数据点可以提供更好的可视性。
载荷谱 我们看⼀下Brokered队列和⼀些有趣的新的类似的模式。
ActiveMq
Kafka
RabbitMq
他们的延迟数量级⾼于其他的Brokered 延迟，因此他们ACtiveMq与RabbitMq分成了⾃⼰AMQP范畴。
现在，我们已经看到了⼀些关于这些不同的库如何执⾏的经验数据，我将看看他们如何从务实的⾓度来看⼯作。消息吞吐量和速度是很重要的，但如果库很难使⽤、部署或维护，则不太实⽤.。
ZeroMQ and Nanomsg
从技术上讲，nanomsg不是⼀个消息队列，⽽是⼀个执⾏socket风格的图书馆分布式消息通过各种便捷的⽅式。因此，除了在应⽤程序中嵌⼊库本⾝之外，没有什么可以部署的.。这使得部署⼀个⾮问题。
Nanomsg是⼀个由ZeroMQ的作者写的，和我讨论过，在对库的⼯作以⼀个⾮常类似的⽅式。从发展的⾓度来看，nanomsg提供全⾯清洁的API。与ZeroMQ不同，认为不存在⼀个上下⽂中，套接字绑定到。此外，nanomsg提供可插拔的运输和通讯协议，使其更加开放的延伸。其额外的内置可扩展性协议也使它相当有吸引⼒。
育苗杯 像ZeroMQ⼀样，它保证消息将被原⼦性地传递完整和有序，但不保证它们的交付。局部的消息将
⽆法交付，并且部分消息可能⽆法被交付。
ZeroMq 的研发者 Martin Sustrik：很清楚的指出：
Guaranteed delivery is a myth. Nothing is 100% guaranteed. That’s the nature of the world we live in. What we should do instead is to build an internet-like system that is resilient in face of failures and routes around damage.（保证交付是⼀个神话。没有100％保证。这就是我们⽣活的世界的性质。我们应该做的是建⽴⼀个互联⽹般的系统，⾯对失败和路线损坏时弹性。）
ActiveMQ and RabbitMQ
ActiveMQ 和 RabbitMQ 都是AMQP 的⼀种具体实现。他们扮演着⼀个保证⼩⼼能够正常交付的⾓⾊。AcitveMQ 和 RabbitMQ 都⽀持持久性或⾮持久性的信息交付。默认情况下，消息会存储到磁盘中，可以保证消息队列重启时数据的⼀致，避免消息的丢失。它们还⽀持同步和异步发送消息，前者对延迟有实质性影响。为了保证交付，这些代理使⽤消息确认，这也导致巨⼤的延迟代价。
就可⽤性和容错性⽽⾔，这些代理通过共享存储或⽆共享⽀持集。队列可以跨集节点进⾏复制，因此没有单点故障或消息丢失。
AMQP是⼀个⾮平凡的协议，其创作者声称过度设计。这些额外的保证是以牺牲主要复杂性和性能
折衷为代价的。从根本上说，客户更难实现和使⽤。
由于它们是消息代理，ActiveMQ和RabbitMQ是需要在分布式系统中管理的额外移动部件，这会带来部署和维护成本。
Redis
最后是Redis。虽然Redis是轻量级消息和临时存储的理想选择，但我不能主张将其⽤作分布式消息传递系统的主⼲。它的pub / sub很快，但它的功能有限。它需要⼤量的⼯作来建⽴⼀个健壮的系统。存在更好地适合于该问题的解决⽅案，诸如上⾯描述的那些解决⽅案，并且还存在⼀些缩放问题。
除此之外，Redis易于使⽤，易于部署和管理，并且占⽤空间相对较⼩。根据⽤例，它可以是⼀个伟⼤的选择实时消息
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