在高併發業務場景下，典型的阿里雙11秒殺等業務，消息隊列中間件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。
今天我們一起來探討：
全量的消息隊列究竟有哪些？ Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的優劣勢比較，以及消息隊列的選型。那麼目前在業界有哪些比較知名的消息引擎呢？如下圖所示
這裡面幾乎完全列舉了當下比較知名的消息引擎，包括：
ZeroMQ推特的DistributedlogActiveMQ：Apache旗下的老牌消息引擎RabbitMQ、Kafka：AMQP的默認實現。RocketMQArtemis：Apache的ActiveMQ下的子項目Apollo：同樣為Apache的ActiveMQ的子項目的號稱下一代消息引擎商業化的消息引擎IronMQ以及實現了JMS(Java Message Service)標準的OpenMQ。MQ消息隊列的技術應用
1.解耦
解耦是消息隊列要解決的最本質問題。
2.最終一致性
最終一致性指的是兩個系統的狀態保持一致，要麼都成功，要麼都失敗。
最終一致性不是消息隊列的必備特性，但確實可以依靠消息隊列來做最終一致性的事情。
3.廣播
消息隊列的基本功能之一是進行廣播。
有了消息隊列，我們只需要關心消息是否送達了隊列，至於誰希望訂閱，是下游的事情，無疑極大地減少了開發和聯調的工作量。
4.錯峰與流控
典型的使用場景就是秒殺業務用於流量削峰場景。
Kafka、RocketMQ、RabbitMQ比較
1.ActiveMQ
優點
單機吞吐量：萬級topic數量都吞吐量的影響：時效性：ms級可用性：高，基於主從架構實現高可用性消息可靠性：有較低的概率丟失數據功能支持：MQ領域的功能極其完備缺點:
官方社區現在對ActiveMQ 5.x維護越來越少，較少在大規模吞吐的場景中使用。
2.Kafka
號稱大數據的殺手鐧，談到大數據領域內的消息傳輸，則繞不開Kafka，這款為大數據而生的消息中間件，以其百萬級TPS的吞吐量名聲大噪，迅速成為大數據領域的寵兒，在數據採集、傳輸、存儲的過程中發揮著舉足輕重的作用。
Apache Kafka它最初由LinkedIn公司基於獨特的設計實現為一個分佈式的提交日誌系統( a distributed commit log)，之後成為Apache項目的一部分。
目前已經被LinkedIn，Uber, Twitter, Netflix等大公司所採納。
優點
性能卓越，單機寫入TPS約在百萬條/秒，最大的優點，就是吞吐量高。時效性：ms級可用性：非常高，kafka是分佈式的，一個數據多個副本，少數機器宕機，不會丟失數據，不會導致不可用消費者採用Pull方式獲取消息, 消息有序, 通過控制能夠保證所有消息被消費且僅被消費一次;有優秀的第三方Kafka Web管理界面Kafka-Manager；在日誌領域比較成熟，被多家公司和多個開源項目使用；功能支持：功能較為簡單，主要支持簡單的MQ功能，在大數據領域的實時計算以及日誌採集被大規模使用缺點：
Kafka單機超過64個隊列/分區，Load會發生明顯的飆高現象，隊列越多，load越高，發送消息響應時間變長使用短輪詢方式，實時性取決於輪詢間隔時間；消費失敗不支持重試；支持消息順序，但是一臺代理宕機後，就會產生消息亂序；社區更新較慢；3.RabbitMQ
RabbitMQ 2007年發佈，是一個在AMQP(高級消息隊列協議)基礎上完成的，可複用的企業消息系統，是當前最主流的消息中間件之一。
RabbitMQ優點：
由於erlang語言的特性，mq 性能較好，高併發；吞吐量到萬級，MQ功能比較完備健壯、穩定、易用、跨平臺、支持多種語言、文檔齊全；開源提供的管理界面非常棒，用起來很好用社區活躍度高；RabbitMQ缺點：
erlang開發，很難去看懂源碼，基本職能依賴於開源社區的快速維護和修復bug，不利於做二次開發和維護。RabbitMQ確實吞吐量會低一些，這是因為他做的實現機制比較重。需要學習比較複雜的接口和協議，學習和維護成本較高。4.RocketMQ
RocketMQ出自 阿里公司的開源產品，用 Java 語言實現，在設計時參考了 Kafka，並做出了自己的一些改進。
RocketMQ在阿里集團被廣泛應用在訂單，交易，充值，流計算，消息推送，日誌流式處理，binglog分發等場景。
RocketMQ優點：
單機吞吐量：十萬級可用性：非常高，分佈式架構消息可靠性：經過參數優化配置，消息可以做到0丟失功能支持：MQ功能較為完善，還是分佈式的，擴展性好支持10億級別的消息堆積，不會因為堆積導致性能下降源碼是java，我們可以自己閱讀源碼，定製自己公司的MQ，可以掌控RocketMQ缺點：
支持的客戶端語言不多，目前是java及c++，其中c++不成熟；社區活躍度一般沒有在 mq 核心中去實現JMS等接口，有些系統要遷移需要修改大量代碼消息隊列選擇建議
1.Kafka
Kafka主要特點是基於Pull的模式來處理消息消費，追求高吞吐量，一開始的目的就是用於日誌收集和傳輸，適合產生大量數據的互聯網服務的數據收集業務。
大型公司建議可以選用，如果有日誌採集功能，肯定是首選kafka了。
2.RocketMQ
天生為金融互聯網領域而生，對於可靠性要求很高的場景，尤其是電商裡面的訂單扣款，以及業務削峰，在大量交易湧入時，後端可能無法及時處理的情況。
RoketMQ在穩定性上可能更值得信賴，這些業務場景在阿里雙11已經經歷了多次考驗，如果你的業務有上述併發場景，建議可以選擇RocketMQ。
3.RabbitMQ
RabbitMQ :結合erlang語言本身的併發優勢，性能較好，社區活躍度也比較高，但是不利於做二次開發和維護。不過，RabbitMQ的社區十分活躍，可以解決開發過程中遇到的bug。
如果你的數據量沒有那麼大，小公司優先選擇功能比較完備的RabbitMQ。
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