MQ的分类
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。
ActiveMQ
是一款非常古老的MQ，太老了 ，我也就不多说了
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
大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn， Uber, Twitter, Netflix 等大公司所采纳。
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；
3.RocketMQ
RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一
些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理， binglog 分发等场景。
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++，其中 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。
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
https://www.rabbitmq.com/news.html
缺点：商业版需要收费,学习成本较高
MQ 的选择
1.Kafka
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，肯定是首选 kafka 了。
2.RocketMQ
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。
3.RabbitMQ
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。
感谢尚硅谷。