http://kafka.apache.org/documentation.html
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。
Kafka代理
与其它消息系统不同，Kafka代理是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。这些信息由消费者自己维护，代理完全不管。这种设计非常微妙，它本身包含了创新。
从代理删除消息变得很棘手，因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。
这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。这违反了队列的常见约定，但被证明是许多消费者的基本特征。
Kafka生产者性能要好很多的主要原因包括：
Kafka不等待代理的确认，以代理能处理的最快速度发送消息。
Kafka有更高效的存储格式。平均而言，Kafka每条消息有9字节的开销，而ActiveMQ有144字节。其原因是JMS所需的沉重消息头，以及维护各种索引结构的开销。LinkedIn注意到ActiveMQ一个最忙的线程大部分时间都在存取B-Tree以维护消息元数据和状态。
Kafka消费者性能要好很多的主要原因包括：
Kafka有更高效的存储格式；在Kafka中，从代理传输到消费者的字节更少。
ActiveMQ和RabbitMQ两个容器中的代理必须维护每个消息的传输状态。LinkedIn团队注意到其中一个ActiveMQ线程在测试过程中，一直在将KahaDB页写入磁盘。与此相反，Kafka代理没有磁盘写入动作。最后，Kafka通过使用sendfile API降低了传输开销。
Messaging traditionally has two models: queuing and publish-subscribe. In a queue, a pool of consumers may read from a server and each message goes to one of them; in publish-subscribe the message is broadcast to all consumers. Kafka offers a single consumer abstraction that generalizes both of these—the consumer group.
Consumers label themselves with a consumer group name, and each message published to a topic is delivered to one consumer instance within each subscribing consumer group. Consumer instances can be in separate processes or on separate machines.
If all the consumer instances have the same consumer group, then this works just like a traditional queue balancing load over the consumers.
If all the consumer instances have different consumer groups, then this works like publish-subscribe and all messages are broadcast to all consumers.
That there cannot be more consumer instances than partitions.