各种消息队列（MQ）实现对比

特性	activeMQ	rabbitMQ	rocketMQ	kafka
单机吞吐量	万/秒	万/秒	10万/秒	10万/秒
topic对吞吐量的影响	无	无	topic达到几百/几千个级别，吞吐量会有小幅度下降； 这是roket最大的优势，所以非常适用于支持大批量的topic	topic可以达到几十/几百个级别，吞吐量会有大幅度下降； kafka不适用于大批量topic场景，除非加机器
时效性	毫秒	微妙 这是rabbit最大是优势：延迟低	毫秒	毫秒
可用性	高。主从架构	高。主从架构	非常高，分布式	非常高，分布式。数据多副本，不会丢失数据，不会不可用
可靠性	有较低的概率丢失数据		经配置优化可达到0丢失	经配置优化可达到0丢失
功能特性	功能齐全，但已经不怎么维护	erlang开发，并发强，性能极好，延迟低	MQ功能较为齐全，扩展好	功能简单，主要用于大数据实时计算和日志才加，事实标准

 

1.activeMQ

（1）优点：技术成熟，功能齐全，历史悠久，有大量公司在使用

（2）缺点：偶尔会有较低概率丢失数据，而且社区已经不怎么维护5.15.X版本

（3）使用场景：主要用于系统解耦和异步处理，不适用与大数据量吞吐情况。互联网公司很少适用。

 

2.rabbitMQ

（1）优点：吞吐量高，功能齐全，管理界面易用，社区活跃，性能极好

（2）缺点：吞吐量只是万级，erlang难以二次开发和掌握；集群动态扩展非常麻烦；

（3）适用场景：吞吐量不高而要求低延迟，并且不会频繁调整和扩展的场景。非常适用国内中小型互联网公司适用，因为管理界面非常友好，可以在界面进行配置和优化/集群监控。

 

3.rocketMQ

（1）优点：支持百千级大规模topic。吞吐量（十万级，日处理上百亿）。接口易用。分布式易扩展，阿里支持。Java开发易于掌控。

（2）缺点：与阿里（社区）存在绑定。不兼容JMS规范。

（3）使用场景：高吞吐量

 

4.kafka

（1）优点：超高吞吐量，超高可用性和可靠性，分布式易扩展

（2）缺点：topic支持少，MQ功能简单，消息可能会重复消费影响数据精确度

（3）使用场景：超高吞吐量场景而数据精确到没那么高，天然适合大数据实时计算和日志采集场景。