业界对于消息的传递有多种方案和产品，本文就比较有代表性的两个MQ(rabbitMQ,kafka)进行阐述和做简单的对比，
在应用场景方面，
RabbitMQ,遵循AMQP协议，由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统,它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上。
1)在架构模型方面，
RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制。
kafka遵从一般的MQ结构，producer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息保存的客户端consumer上，consumer根据消费的点，从broker上批量pull数据；无消息确认机制。
2)在吞吐量，
kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。
rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。
3)在可用性方面，
rabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。
kafka的broker支持主备模式。
4)在集群负载均衡方面，
kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上；通过zookeeper的协调机制，producer保存对应topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上；并且producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某分片上。
rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。
5)实际场景选择
在实际生产应用中，通常会使用kafka作为消息传输的数据管道，rabbitmq作为交易数据的数据传输管道，主要的取舍因素则是是否存在丢数据的可能；rabbitmq在金融场景中经常使用，具有较高的严谨性，数据丢失的可能性更小，同时具备更高的实时性；而kafka是批量操作切不报证数据是否能完整的到达消费者端，所以适合一些大量的营销消息的场景，虽然可以通过策略实现数据不丢失，但从严谨性角度来讲，大不如rabbitmq；而且由于kafka保证每条消息最少送达一次，有较小的概率会出现数据重复发送的情况；
参考：https://soledede.iteye.com/blog/1974988
https://blog.csdn.net/myhes/article/details/83247108