MQ分类
ActiveMQ
优点:单机吞吐量万级,时效性ms级,可用性高,基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据
缺点:官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，高吞吐量场景较少使用。
Kafka
适用场景
Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量, 一开始的目的就是用于日志收集
和传输,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用,如果有日志采集功能,首选kafka
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;
RocketMQ
出自阿里巴巴
适应场景
天生为金融互联网领域而生,对于可靠性要求很高的场景,尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰,在大量交易涌入时,后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双11已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景,建议可以选择RocketMQ。
优点:单机吞吐量十万级,可用性非常高，分布式架构,消息可以做到0丢失,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
缺点:支持的客户端语言不多，目前是java及c++,中c++不成熟;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
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。
适应场景
结合erlang语言本身的并发优势,性能好时效性微秒级,社区活跃度也比较高,管理界面用起来十分
方便,如果你的数据量没有那么大,中小型公司优先选择功能比较完备的RabbitMQ.
优点:由于erlang语言的高并发特性，性能较好;吞吐量到万级，MQ功能比较完备,健壮、稳定、易
用、跨平台、支持多种语言如: Python、 Ruby、 .NET、 Java、 JMS、 C、PHP、ActionScript、 XMPP、STOMP等，支持AJAX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;更新频率相当高
缺点:商业版需要收费,学习成本较高
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