MQ横向对比：RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ

前言

本文将从多个角度全方位对比目前比较常用的几个MQ：

• RocketMQ
• Kafka
• RabbitMQ
• ActiveMQ
• ZeroMQ将单独说明。

表格对比

特性	RocketMQ	Kafka	RabbitMQ	ActiveMQ
单机吞吐量	10 万级，支撑高吞吐	10 几万级，吞吐量非常高，甚至有文献称，可以达到单机百万级TPS。	万级，同ActiveMQ	万级，相对其他MQ较低。
topic 数量对吞吐量的影响	topic 可以达到几百/几千的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是 RocketMQ 的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的 topic	topic从几十到几百个时候，吞吐量会大幅度下降，所以请不要给Kafka设计过多的topic，需要更多的机器资源支撑大规模的 topic	topic 数量增多，吞吐量会下降	topic 数量增多，吞吐量会下降
时效性	ms 级	延迟在 ms 级以内	微秒级，延迟最低RabbitMQ 的一大特点	ms 级
可用性	非常高，分布式架构	非常高，分布式，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	同 ActiveMQ	高，基于主从架构实现高可用
消息可靠性	经过参数优化配置，可以做到 0 丢失。支持事务	同 RocketMQ。支持事务	基本不丢	有较低的概率丢失数据
消息顺序性	分区内消息有序	分区内消息有序	队列的消息有序	队列消息有序，topic不保证。
消息延时	5.0开始支持，定时消息	插件支持	插件支持	支持，Scheduled Message
功能支持	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被大规模使用	基于 erlang 开发，并发能力很强，性能极好，延时很低	MQ 领域的功能极其完备
资料文档	少。没有专门写rocketmq的书，网上的资料良莠不齐，官方文档很简洁，但是对技术细节没有过多的描述	中，有kafka作者自己写的书，网上资料也有一些	多。有一些不错的书，网上资料多	多。没有专门写activemq的书，网上资料多
开发语言	java	Scala+Java	Erlang	java
支持协议	自定义	自定义（基于TCP）	AMQP	OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQP
消息存储	磁盘。支持大量堆积	内存、磁盘、数据库。支持大量堆积	内存、磁盘。支持少量堆积
集群方式	常用多对’Master-Slave’ 模式，开源版本需手动切换Slave变成Master	天然的‘Leader-Slave’无状态集群，每台服务器既是Master也是Slave	支持简单集群，'复制’模式，对高级集群模式支持不好	支持简单集群模式，比如’主-备’，对高级集群模式支持不好
系统场景	电商系统，金融系统，物流系统	大数据处理平台（如 Hadoop、Spark） 流处理平台（如 Flink、Storm） 日志收集系统（如 ELK）	网站通知系统 任务队列系统 微服务通信系统	传统企业应用（如 ERP、CRM） JMS 兼容系统

ZeroMQ

ZeroMQ优缺点

ZeroMQ 的优点：

• 轻量级和快速：ZeroMQ是一个轻量级的消息中间件，具有高性能和低延迟的特点，适用于需要快速消息传递的场景。
• 灵活的消息模型：ZeroMQ支持多种消息传递模式，如请求-应答、发布-订阅、推送-接收等，可以根据不同需求选择合适的模式。
• 无中心化架构：ZeroMQ没有中心服务器，消息传递是点对点的，这种无中心化的架构使得系统更具弹性和可伸缩性。
• 多语言支持：ZeroMQ提供了多种语言的绑定，如C++, Python, Java等，可以方便地在不同语言的应用中集成ZeroMQ。
• 多平台支持：ZeroMQ可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux、MacOS等，使得跨平台开发变得更加容易。
• 简单易用：ZeroMQ的API设计简洁明了，使用起来相对容易，可以快速上手并构建复杂的消息传递系统。
• 开源和社区支持：ZeroMQ是开源项目，拥有活跃的社区支持，用户可以通过社区获得帮助、反馈和贡献。

ZeroMQ 的缺点：

• 复杂性：ZeroMQ 的 API 相对复杂，需要一定的时间来学习和掌握。
• 缺乏持久性：ZeroMQ 不提供消息持久化功能，一旦消息被消费就会丢失。
• 不支持事务：ZeroMQ 不支持分布式事务，因此不适用于需要保证消息原子性、一致性、隔离性和持久性的场景。
• 不支持高可用：ZeroMQ 本身不支持集群，需要使用第三方工具或库来实现。

ZeroMQ应用场景

• 分布式系统：构建分布式系统，实现不同组件之间的通信和消息传递。
• 实时数据处理：处理来自不同来源的实时数据，如传感器、日志和社交媒体流。
• 游戏开发：实现多人游戏中的玩家通信和数据同步。
• 金融交易系统：构建高吞吐量、低延迟的金融交易系统。
• 物联网：连接和管理物联网设备，实现数据采集和控制。