1 ActiveMQ
ActiveMQ 是 Apache 下的一个子项目，使用完全支持 JMS1.1 和 J2EE1.4 规范的 JMS Provider 实现，少量代码就可以高效地实现高级应用场景，并且支持可插拔的传输协议，如：in-VM, TCP, SSL, NIO, UDP, multicast, JGroups and JXTA transports。
ActiveMQ 支持常用的多种语言客户端如 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby 等。
现在的 ActiveMQ 分为两个版本：
ActiveMQ Classic
ActiveMQ Artemis
这里的 ActiveMQ Classic 就是原来的 ActiveMQ，而 ActiveMQ Artemis 是在 RedHat 捐赠的 HornetQ 服务器代码的基础上开发的，两者代码完全不同，后者支持 JMS2.0，使用基于 Netty 的异步 IO，大大提升了性能，更为神奇的是，后者不仅支持 JMS 协议，还支持 AMQP 协议、STOMP 以及 MQTT，可以说后者的玩法相当丰富。
因此大家在使用时，建议直接选择 ActiveMQ Artemis。
2 RabbitMQ
RabbitMQ 算是 AMQP 体系下最为重要的产品了，它基于 Erlang 语言开发实现，估计很多人被 RabbitMQ 的安装折磨过，松哥建议安装 RabbitMQ 直接用 Docker，省心省力（公号后台回复 docker 有教程）。
RabbitMQ 支持 AMQP、XMPP、SMTP、STOMP 等多种协议，功能强大，适用于企业级开发。
关于 RabbitMQ，松哥最近发了十来篇教程了，这里就不再啰嗦了。
2.3 RocketMQ
RocketMQ 是阿里开源的一款分布式消息中间件，原名 Metaq，从 3.0 版本开始改名为 RocketMQ，是阿里参照 Kafka 设计思想使用 Java 语言实现的一套 MQ。RocketMQ 将阿里内部多款 MQ 产品（Notify、Metaq）进行整合，只维护核心功能，去除了所有其他运行时依赖，保证核心功能最简化，在此基础上配合阿里上述其他开源产品实现不同场景下 MQ 的架构，目前主要用于订单交易系统。
RocketMQ 具有以下特点：
保证严格的消息顺序。
提供针对消息的过滤功能。
提供丰富的消息拉取模式。
高效的订阅者水平扩展能力。
实时的消息订阅机制。
亿级消息堆积能力
对于 Java 工程师而言，这也是一种经常会用到的 MQ。
4 Kafka
Kafka 是 Apache 下的一个开源流处理平台，由 Scala 和 Java 编写。Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）流数据。Kafka 的目的是通过 Hadoop 的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
Kafka 具有以下特性：
快速持久化：通过磁盘顺序读写与零拷贝机制，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化。
高吞吐：在一台普通的服务器上既可以达到 10W/s 的吞吐速率。
高堆积：支持 topic 下消费者较长时间离线，消息堆积量大。
完全的分布式系统：Broker、Producer、Consumer 都原生自动支持分布式，通过 Zookeeper 可以自动实现更加复杂的负载均衡。
支持 Hadoop 数据并行加载。
大数据开发中大家可能会经常接触 Kafka，Java 开发中也会接触，但是相对来说可能接触的少一些。
5 ZeroMQ
ZeroMQ 号称最快的消息队列系统，它专门为高吞吐量/低延迟的场景开发，在金融界的应用中经常使用，偏重于实时数据通信场景。ZeroMQ 不是单独的服务，而是一个嵌入式库，它封装了网络通信、消息队列、线程调度等功能，向上层提供简洁的 API，应用程序通过加载库文件，调用 API 函数来实现高性能网络通信。
ZeroMQ 的特性：
无锁的队列模型：对于跨线程间的交互（用户端和 session）之间的数据交换通道 pipe，采用无锁的队列算法 CAS，在 pipe 的两端注册有异步事件，在读或者写消息到 pipe 时，会自动触发读写事件。
批量处理的算法：对于批量的消息，进行了适应性的优化，可以批量的接收和发送消息。
多核下的线程绑定，无须 CPU 切换：区别于传统的多线程并发模式，信号量或者临界区，ZeroMQ 充分利用多核的优势，每个核绑定运行一个工作者线程，避免多线程之间的 CPU 切换开销。
6 其他
另外还有如 Redis 也能做消息队列，松哥之前也发过文章和大家介绍用 Redis 做普通消息队列和延迟消息队列
