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概述
MQ(Message Queue)，即消息队列。早已成为企业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MQ，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。
几种MQ的对比
下面我们先看下主流的几种MQ的对比，如下表格：
| 比较项 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | Kafka |
|---|---|---|---|---|
| 所属社区/公司 | Apache | Mozilla Public License | 阿里巴巴 | Apache |
| 成熟度及授权 | 成熟/开源 | 成熟/开源 | 比较成熟/开源 | 成熟/开源 |
| 开发语言 | java | Erlang | java | Scala&java |
| 客户端支持语言 | Java、C/C++、Python、PHP、Perl、.net等 | 官方支持Erlang，java，Ruby等，社区产出多种语言API，几乎支持所有常用语言 | Java、C++ | 官方支持java，开源社区有多语言版本，如PHP，Python，Go，C/C++，Ruby等 |
| 协议支持 | OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQP | 多协议支持:AMQP，XMPP，SMTP，STOMP | 自己定义的一套(社区提供JMS–不成熟) | 自有协议，社区封装了HTTP协议支持 |
| HA | 基于ZooKeeper + LevelDB的Master-Slave实现方式 | master/slave模式，master提供服务，slave仅作备份(冷备) | 支持多Master模式，多Master多Slave模式，异步复制模式、同步双写 | 支持replica机制，leader宕掉后，备份自动顶替，并重新选举leader(基于Zookeeper) |
| 数据可靠性 | Master/slave，有较低的概率丢失数据 | 可以保证数据不丢，有slave用作备份 | 支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步复制，异步复制 | 数据可靠，且有replica机制，有容错容灾能力 |
| 单机吞吐量 | 万级 | 万级 | 十万级，支撑高吞吐 | 十万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统进行实时数据计算、日志采集等场景 |
| 消息延迟 | 毫秒级 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级以内 |
| 流量控制 | 基于Credit-Based算法，是内部被动触发的保护机制，作用于生产者层面。 | 支持client和user级别，通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。 | ||
| 持久化能力 | 默认内存，正常关闭时将内存中未处理的消息持久化文件，如果使用JDBC策略，则入数据库 | 内存、文件，支持数据堆积。但堆积反过来影响吞吐量 | 磁盘文件 | 磁盘文件。只要磁盘容量够，可以做到无限消息堆积 |
| 负载均衡 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 管理界面 | 一般 | 较好 | 命令行界面 | 官方只提供命令行版，yahoo开源自己的web管理界面 |
| 部署方式及难易 | 独立/容易 | 独立/容易 | 独立/容易 | 独立/容易 |
| 功能支持 | MQ领域的功能较为完备 | 基于Erlang开发，并发能力很强，性能极好，时延很低 | MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好 | 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方面被大规模使用 |
综合以上对比后，有如下建议：
- 通常早期大家都使用ActiveMQ，现在使用的不多，毕竟没有经历过大规模吞吐量场景的验证，并且目前社区也不够活跃，不推荐使用。
- 而RoceketMQ来自阿里出品，目前有越来越多的公司尝试使用，反映确实不错。但社区活跃度不高，那些对自身公司技术实力信心满满的可以考虑。
- 而Kafka名声在外，之前在一家国产数据库公司时，当时的总架就讲解、推荐过。但目前来看，大数据领域的实时计算、日志采集等场景，kafka是业内标准，社区活跃度极高。有这方面的需求的，可以优先考虑。
- 最后对于RabbitMQ，无论从软件成熟度，社区活跃度(最新的release版是2019年12月的)，还是基本的吞吐能力，以及低时延，界面管理等方面，对于技术实力一般，技术挑战不是很高的公司，可以考虑。RabbitMQ是个不错的选择。
- 最后，没有完美的产品，只有合适的软件。技术选型毕竟还是要满足业务需求的，满足功能即可。