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MQ技术众多，
包含RocketMQ、KAFKA、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。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。
<>技术比对
对比点ActiveMQRabbitMQRocketMQZeroMQKafka
成熟度成熟成熟比较成熟不成熟成熟
社区活跃度高高中低高
文档多多中中多
优点功能齐全， 大量开源项目使用Erlang 语言开发， 并发能力，性能很好支持上万个队列；多种消费模式；可靠性好低延时，低开销，高性能
多文件并发写入，高吞吐量
授权方式开源开源开源开源开源
协议OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQPAMQP自定义协议TCP、UDP仿AMQP
持久化内存、文件、数据库内存、文件磁盘文件在消息发送端保存磁盘文件
事 务支持不支持支持不支持支持
集群支持支持支持不支持支持
负载均衡支持支持支持不支持
管理界面一般好可视化管理无一般
顺序不严格不严格保证严格顺序无法保障不严格
单机性能万级万级10万级10万级10万级
<>选型案例
假如做的是金融交易类平台， 要求较高的性能与数据的一致性。
ActiveMQ和RabbitMQ虽然成熟度较高， 但是并非针对高吞吐量设计， 不适合互联网大数据量应用；ZeroMQ虽然有较好的吞吐性能，
但是其成熟度不高， 事务、集群与接入都不完善；那么剩下RocketMQ和Kafka， 这两种队列都是针对大数据设计，
高吞吐性能，特征都比较相似；但是Kafka吞吐性能单机可以达到百万级， 而RocketMQ在十万级 ， 是不是就可以采用Kafka？ 性能问题解决了，
但是数据的一致性呢？ Kafka正因为其高性能，每个Partition一个物理文件， 带来的弊端是不能严格保证顺序， 这样就会导致数据出现错乱，
而金融场景对这点是非常严格苛刻， RocketMQ正是借鉴Kafka架构重新设计，
可以支持上千个Topic而不衰减。RocketMQ消息投递保证了严苛的顺序， 虽然单机吞吐量不及Kafka， 但是可以通过集群方式弥补， 没有完美的技术，
基于这些特征， RocketMQ更适合金融类场景的运用， RocketMQ也是经过阿里支付场景海量数据的验证。
