最全MQ消息队列有哪些？ 目前在业界有哪些比较知名的消息引擎呢？如下图所示 这里面几乎完全列举了当下比较知名的消息引擎，包括： ZeroMQ 推特的Distributedlog ActiveMQ：Apache旗下的老牌消息引擎 RabbitMQ、Kafka：AMQP的默认实现。 RocketMQ Artemis：Apache的ActiveMQ下的子项目 Apollo：同样为Apache的ActiveMQ的子项目的号称下一代消息引擎 商业化的消息引擎IronMQ 以及实现了JMS(Java Message Service)标准的OpenMQ。 MQ消息队列的技术应用 1.解耦 解耦是消息队列要解决的最本质问题。 2.最终一致性 最终一致性指的是两个系统的状态保持一致，要么都成功，要么都失败。 最终一致性不是消息队列的必备特性，但确实可以依靠消息队列来做最终一致性的事情。 2.广播 消息队列的基本功能之一是进行广播。 有了消息队列，我们只需要关心消息是否送达了队列，至于谁希望订阅，是下游的事情，无疑极大地减少了开发和联调的工作量。 3.错峰与流控 典型的使用场景就是秒杀业务用于流量削峰场景。 Kafka、RocketMQ、RabbitMQ比较 1.ActiveMQ 优点 单机吞吐量：万级 topic数量都吞吐量的影响： 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：有较低的概率丢失数据 功能支持：MQ领域的功能极其完备 缺点: 官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，较少在大规模吞吐的场景中使用。 2.Kafka 号称大数据的杀手锏，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。 Apache Kafka它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，之后成为Apache项目的一部分。 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.RabbitMQ 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。 RabbitMQ优点： 由于erlang语言的特性，mq 性能较好，高并发； 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、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； RabbitMQ缺点： erlang开发，很难去看懂源码，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug，不利于做二次开发和维护。 RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。 需要学习比较复杂的接口和协议，学习和维护成本较高。 4.RocketMQ RocketMQ出自 阿里公司的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 […]
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