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大家好，我是 mikechen | 陈睿 。
在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息中间件有不可替代的作用。
今天我们一起来探讨：
全量的消息队列有哪些；
- 消息队列的核心；
- Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较；
- 消息队列的选型等。@mikechen
一、最全MQ消息队列有哪些
目前，在业界有哪些比较知名的消息引擎呢？
如下图所示：
这里面几乎完全列举了当下比较知名的消息引擎，包括：
- ZeroMQ
- 推特的Distributedlog
- ActiveMQ：Apache旗下的老牌消息引擎
- RabbitMQ、Kafka：AMQP的默认实现。
- RocketMQ
- Artemis：Apache的ActiveMQ下的子项目
- Apollo：同样为Apache的ActiveMQ的子项目的号称下一代消息引擎
- 商业化的消息引擎IronMQ
- 实现了JMS(Java Message Service)标准的OpenMQ。
- Pulsar（下一代的云原生分布式消息流平台）
二、MQ消息队列的技术应用
1.解耦
解耦是消息队列要解决的最本质问题。
2.最终一致性
最终一致性指的是两个系统的状态保持一致，要么都成功，要么都失败。
最终一致性不是消息队列的必备特性，但确实可以依靠消息队列来做最终一致性的事情。
3.广播
消息队列的基本功能之一是进行广播。
有了消息队列，我们只需要关心消息是否送达了队列，至于谁希望订阅，是下游的事情，无疑极大地减少了开发和联调的工作量。
4.错峰与流控
典型的使用场景，就是秒杀业务用于流量削峰场景。
三、Kafka、RocketMQ、RabbitMQ比较
ActiveMQ
优点
- 单机吞吐量：万级
- topic数量都吞吐量的影响
- 时效性：ms级
- 可用性：高，基于主从架构实现高可用性
- 消息可靠性：有较低的概率丢失数据
- 功能支持：MQ领域的功能极其完备
缺点:
官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，较少在大规模吞吐的场景中使用。
2.Kafka
号称大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。
Apache Kafka它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，之后成为Apache项目的一部分。
目前已经被LinkedIn，Uber, Twitter, Netflix等大公司所采纳。
优点
- 性能卓越，单机写入TPS约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。
- 时效性：ms级。
- 可用性：非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用。
- 消费者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次。
- 有优秀的第三方Kafka Web管理界面Kafka-Manager。
- 在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用。
- 功能支持：功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用。
缺点：
- Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长。
- 使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间。
- 消费失败不支持重试。
- 支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序。
- 社区更新较慢。
3.RabbitMQ
RabbitMQ 2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。
RabbitMQ优点：
- 由于erlang语言的特性，mq 性能较好，高并发。
- 吞吐量到万级，MQ功能比较完备。
- 健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全。
- 开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用。
- 社区活跃度高。
RabbitMQ缺点：
- erlang开发，很难去看懂源码，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug，不利于做二次开发和维护。
- RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。
- 需要学习比较复杂的接口和协议，学习和维护成本较高。
4.RocketMQ
RocketMQ出自阿里公司的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进。
RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景。
RocketMQ优点：
- 单机吞吐量：十万级
- 可用性：非常高，分布式架构
- 消息可靠性：经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
- 功能支持：MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好
- 支持10亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降
- 源码是java，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控
RocketMQ缺点：
- 支持的客户端语言不多
- 社区活跃度一般
- 没有在 mq 核心中去实现JMS等接口，有些系统要迁移需要修改大量代码
RocketMQ参考Kafka而设计的，性能在十万级/秒，主要用于金融等场景。
在应用层面，广泛来说，
电商、金融等对事务性要求很高的，可以考虑RocketMQ。
技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择。
如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景可以考虑 Kafka。
以上，是分布式缓存详细解析，欢迎评论区留言交流或拓展。
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