1.技术选型的考量条件

  • 业内常用的MQ有哪些？
  • 每一种MQ各自的表现如何？
  • 这些MQ在同等机器条件下，能抗多少QPS（每秒抗几千QPS还是几万QPS）？
  • 性能有多高（发送一条消息给他要2ms还是20ms）？
  • 可用性能不能得到保证（要是MQ部署的机器挂了怎么办）？

2.深层次的考量

  • 他们会不会丢数据？
  • 如果需要的话能否让他们进行线性的集群扩容（就是多加机台机器）？
  • 消息中间件经常需要使用的一些功能他们都有吗（比如说延迟消息、事务消息、消息堆积、消息回溯、死信队列，等待）？

3.Kafka、RabbitMQ以及RocketMQ的调研对比

（1）Kafka

优点：常规的单机配置下，可以达到每秒十几万的QPS，适合大数据场景下使用。

缺点：

  1. 容易丢失数据——kafka收到消息不是直接落盘，而是放内存了，宕机后会导致丢失数据；
  2. 功能单一——只能进行发送消息，然后kafka消费消息，然后……没了

（2）RabbitMQ

优点：可以保证数据不丢失，能保证高可用性，也就是集群部署的时候部分集群宕机可以继续运行；然后支持部分高级功能，比如：死信队列、消息重试之类的。

缺点：吞吐量低，相较于Kafka只有每秒几万的级别，高并发场景下容易达到瓶颈；底层源码问题，他的开发语言是erlang，难以读懂和修改。

提一嘴：笔者之前想过去学一下RabbitMQ，但是在DEBUG看源码时被劝退了，┭┮﹏┭┮。

（3）RocketMQ

优点：吞吐量高，单机可达到10万QPS以上；可以保证高可用性，性能很高；而且支持通过配置保证数据绝对不丢失，可以部署大规模的集群；支持各种高级的功能，比如延迟消息、事务消息、消息回溯、死信队里、消息积压等；底层代码基于Java开发，便于阅读和修改。

缺点：暂无明显缺陷。

（4）活跃的社区和广泛的应用

基本上Kafka、RabbitMQ和RocketMQ的社区都还算活跃，更新效率都还可以，而且基本运用都非常的广泛。

目前Kafka几乎是国内大数据领域日志采集传输的标准，RabbitMQ在各种中小公司里运用极为广泛；RocketMQ在一些大公司和其他公司已经广泛使用，并且RocketMQ已经成为了apache的顶级项目。

（5）关于高可用集群

RabbitMQ是伪分布式的，只能部署镜像集群，集群中国内每台集群存储的数据是一样的，只能垂直的扩展，没能水平扩展。

而Kafka和RocketMQ都是将message拆分后存储到不同的partition上，然后每个partition对应一个主节点，其他机器存储副本。