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消息队列

即Message Queue，我们从数据结构来理解的话，Queue是一种先进先出的数据结构。所以意思就是将信息（通常指传输的数据）放入一个队列中。

消息队列的两种模式：

点对点模式

可以看到，点对点模式下有可以有多个消费者，但是对于同一个消息，只会有一个消费者能访问。通常可以用于异步推送消息，保存日志等。

发布订阅模式

发布订阅模式下，对于同一个主题（topic），任何订阅了topic的消费者都能拉取此消息。通常可以用于构建消息系统。

在项目中使用了消息队列有哪些优势呢？

解耦。各个系统之间不存在直接调用。而是通过消息的传输方式去达成业务需求，这个对于系统的侵入性很低。提高系统的性能。异步处理的重要性。便于分布式扩容。原来的代码不需要改动，只需要增加新的功能就行。数据持久化。保证部分场景下，数据的有序性。数据流处理。能更好、实时的处理大数据统计和分析。分析下市面上比较流行的几种MQ，ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ。

ActiveMQ

由Apache软件基金会所开源，基于java语言开发。算是一个很老的MQ框架了，同时也是一个非常成熟的框架了，早期在很多互联网公司得到广泛的应用。

文档齐全，支持多种语言，支持多种的高级特性，如消息组、通配符、组合队列等。同时对Spring有很好的支持，可以轻易的通过配置文件集成到系统中。

缺点：

吞吐量低。ActiveMQ持久化信息的时候是需要建立索引的，写性能下降，导致吞吐量下降。没有分片功能。当一个服务器承受不了更多的消息，就需要进行切分了。而ActiveMQ不支持，需要自己去实现。版本迭代较慢。RabbitMQ

基于Erlang语言编写的一套开源（MPL）的消息队列服务软件，Erlang语言以高性能、健壮、可伸缩出名，所以 RabbitMQ 性能很强，吞吐量也很高，支持多种协议，集群化，消息的可靠执行特性等优势，很适合企业的开发。

缺点：

吞吐量较低。由于RabbitMQ支持的协议多，所以如果要好好学习的话，成本较高。Kafka

由linkedin开源的，基于scala语言实现的一个高性能分布式Publish/Subscribe消息队列系统。

其实Kafka的由来也挺有意思的。话说 linkedin起初是使用 ActiveMQ 来进行数据系统中数据交换的，上面都说了ActiveMQ性能不咋滴，所以 linkedin 决定研发自己的消息传递系统，也就是Kafka。

Kafka跟其余的消息中间件比较，那是出名的第一快，以并发量大，社区活跃备受广大组织的喜爱。

Kafka提供了超高的吞吐量，ms级别的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展，还支持大数据框架 Hadoop 数据并行加载。

缺点：

单机队列不能太高，超过64会导致性能下降。消息重复消费。对数据准确性会产生影响。缺乏一套完整的管理和监控工具。消费失败不支持重试。RocketMQ

由阿里开源，基于Java 实现的一套分布式消息中间件，已经捐献给Apache基金会。

起初阿里也使用ActiveMQ做消息系统，可能也是由于性能、可用性问题，然后才自研RocketMQ。

RocketMQ思路起源于Kafka，单机吞吐量高，消息的高可靠性，如果做好了参数配置，基本不会存在消息丢失的可能，扩展性强，支持事务等。再怎么说，RocketMQ好歹经历过淘宝双11的压力，在阿里内部项目中广泛应用。

缺点：

支持的语言极少，就java和c++。社区活跃明显比不上 kafka和RabbitMQ。功能不够完整，没去实现JMS接口，系统迁移需要修改大量的代码，增加了维护成本。我们公司目前使用的集群RabbitMQ，你们使用的哪一个？

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来源： https://blog.csdn.net/mohuanzhen/article/details/119089376

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