Kafka vs RocketMQ—— Topic数量对单机性能的影响1

在本文中，我们将对比分析Apache Kafka与Apache RocketMQ在处理大量Topic时的性能表现。上一期测试主要关注了三款消息中间件（Kafka、RabbitMQ、RocketMQ）在简单消息发送场景下的性能，而本期则模拟了一个更为实际的业务场景：消息的发送和订阅并存，并支持多个订阅者订阅特定消息。 我们要理解两个关键概念：Topic和分区。Topic是消息中间件中的核心概念，代表一类消息，通过多个Topic可以对消息进行分类和隔离。例如，动物园喂食模型中，每种动物只能消费特定的食物。分区是Kafka和RocketMQ的特点，每个分区仅允许一个消费线程消费消息，避免了并发问题。在生产环境中，通常会将一个Topic设置为多分区，以支持多个消费者同时消费。 测试目的在于比较在发送端和接收端共存的情况下，Topic数量对Kafka和RocketMQ性能的影响。测试环境是单机部署，服务器配置包括24核CPU、94GB内存和2TB硬盘，网络带宽为1000Mb/s，应用版本分别是Kafka 0.8.2和RocketMQ 3.4.6。测试中，每个Topic的分区数固定为8，逐步增加Topic数量，观察服务端的性能指标，如响应时间和吞吐量。 测试结果显示，无论Topic数量如何，Kafka和RocketMQ都能保持发送端和消费端的TPS（每秒事务数）基本持平，确保消息不积压。然而，随着Topic数量的增加，Kafka的吞吐量下降明显，降幅达到98.37%，而RocketMQ的吞吐量下降较小，仅为16%。这是因为Kafka的每个Topic和分区都对应一个物理文件，Topic增多导致磁盘IO竞争加剧；而RocketMQ的消息存储在同一个物理文件中，Topic和分区的增加对性能影响较小。 基于这些结果，可以得出结论：在需要处理大量Topic和多消费端的业务场景下，RocketMQ展现出更好的性能稳定性。相比之下，Kafka更适合Topic和消费端数量较少的应用。不过，这个测试仅持续了20分钟，不足以全面评估系统的长期稳定性。接下来的系列测试将会深入探究多分区场景下，Kafka和RocketMQ的性能和稳定性。 RocketMQ的性能优势在于其对Topic和分区的逻辑划分方式，使得它在处理大量Topic时仍能保持较好的性能，这使其成为大规模互联网业务的理想选择。而Kafka在面对高Topic数量时可能遇到性能瓶颈，更适合轻量级或特定场景的应用。