技术选型，没有最好，只有更合适。
当我们要做技术选型的时候，通常需要考虑很多因素，然后再综合对比各个因素，最终选择一个相对比较合适的技术方案。
一般需要考虑以下几个因素：
首先就是看一个工具、或者框架的功能是否能够满足业务、技术需求，这是一个大的前提，如果不能满足需求，有再多的优点都没用。而满足需求又分为多个方面，一个是当前的需求，一个是未来可能会需要的需求，所以这就需要开发者或者架构师仔细去对比各个方案的功能列表，从中选择更加适合自己团队的。
功能符合的话，其次还要看这个技术使用的人多不多，如果用的人多，那么当我们使用过程中，遇到问题的话，就能很快的找到答案。
一般来说，用的人多的技术，bug就少一些，开源社区也更加活跃一些，那么，他的更新迭代速度，以及问题的解决速度也就更快一些。这些对于生产环境中使用某个技术来说还是比较重要的。
提到bug，这就需要考虑一个技术在非功能性需求以外的一些基本要求，比如可扩展性、安全性、性能等，这些可能在短期影响不大，但是随着业务的逐渐增长，这些都可能成为瓶颈。
另外，在成本上也是需要重点考量的，成本包括很多，使用成本、学习成本、迁移成本、维护成本等等，不仅仅限于要付费的叫成本，人员的上手速度、后期的迭代维护，这些都是成本。有很多东西，用起来免费，但是学习成本很高，后期问题也多，那也并不一定是最佳选择。
还有一点也很重要，那就是引入的这项新技术或者框架，和公司内部现有技术体系的匹配度怎样？不能说全公司都用kafka，你非要用rocketmq吧？
所以说，做一个技术选型，需要在：功能性、非功能性需求、是否足够成熟、使用的人多不多、开源社区是否活跃、学习成本，使用成本，维护成本，以及和现有技术的匹配度如何。
