消息中间件（一）五大MQ比较

消息中间件（一）五大MQ比较

MQ技术众多， 包含RocketMQ、KAFKA、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。

技术比对 对比点ActiveMQRabbitMQRocketMQZeroMQKafka成熟度成熟成熟比较成熟不成熟成熟社区活跃度高高中低高文档多多中中多优点功能齐全， 大量开源项目使用Erlang 语言开发， 并发能力，性能很好支持上万个队列；多种消费模式；可靠性好低延时，低开销，高性能多文件并发写入，高吞吐量授权方式开源开源开源开源开源协议OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQPAMQP自定义协议TCP、UDP仿AMQP持久化内存、文件、数据库内存、文件磁盘文件在消息发送端保存磁盘文件事 务支持不支持支持不支持支持集群支持支持支持不支持支持负载均衡支持支持支持不支持管理界面一般好可视化管理无一般顺序不严格不严格保证严格顺序无法保障不严格单机性能万级万级10万级10万级10万级 选型案例

假如做的是金融交易类平台， 要求较高的性能与数据的一致性。

ActiveMQ和RabbitMQ虽然成熟度较高， 但是并非针对高吞吐量设计， 不适合互联网大数据量应用；ZeroMQ虽然有较好的吞吐性能， 但是其成熟度不高， 事务、集群与接入都不完善；那么剩下RocketMQ和Kafka， 这两种队列都是针对大数据设计， 高吞吐性能，特征都比较相似；但是Kafka吞吐性能单机可以达到百万级， 而RocketMQ在十万级 ， 是不是就可以采用Kafka？ 性能问题解决了， 但是数据的一致性呢？ Kafka正因为其高性能，每个Partition一个物理文件， 带来的弊端是不能严格保证顺序， 这样就会导致数据出现错乱， 而金融场景对这点是非常严格苛刻， RocketMQ正是借鉴Kafka架构重新设计， 可以支持上千个Topic而不衰减。RocketMQ消息投递保证了严苛的顺序， 虽然单机吞吐量不及Kafka， 但是可以通过集群方式弥补， 没有完美的技术， 基于这些特征， RocketMQ更适合金融类场景的运用， RocketMQ也是经过阿里支付场景海量数据的验证。