消息队列选型指南：从业务场景到技术决策

前言

"用哪个消息队列？"——这是每个架构师都必须回答的问题。答案是：看场景。Kafka 适合大数据，RocketMQ 适合金融交易，RabbitMQ 适合复杂路由，Pulsar 适合多租户。本文帮你建立选型决策框架。

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第一部分：四大消息队列全景对比

1.1 核心特性对比

特性	Kafka	RocketMQ	RabbitMQ	Pulsar
开发语言	Java/Scala	Java	Erlang	Java
所属	Apache	Apache(阿里)	VMware	Apache
协议	自有协议	自有协议	AMQP 0-9-1	自有协议
吞吐量	★★★★★	★★★★☆	★★★☆☆	★★★★★
低延迟	★★★☆☆	★★★★☆	★★★★★	★★★★☆
消息持久化	★★★★★	★★★★★	★★★☆☆	★★★★★
事务消息	★★★★☆	★★★★★	★★★★☆	★★★★★
顺序消息	★★★☆☆	★★★★★	★★★☆☆	★★★★☆
延迟消息	☆	★★★★★	★★★☆☆	★★★★☆
消息回溯	★★★★★	★★★★★	☆	★★★★★
运维复杂度	★★★☆☆	★★★☆☆	★★☆☆☆	★★★★☆

1、应用场景

同时为发布和订阅提供高吞吐量、消息持久化、分布式功能、支持数据并行加载到Hadoop中

实际：
1、发布系统通知：如评论、点赞、关注这些事件发生后，可以把这些操作放入到kafka消息队列中，如果用户量一大直接操作数据库，服务器压力顶不住。所以把这些通知先存入kafka中，然后一个个消费掉。
2、一些项目数据同步问题也可以用到。
3、监测数据：分布式应用程序生成的统计数据集中聚合。
4、分布式：假设有系统B、C、D都需要系统A的数据
5、事件采集：其中状态的变化根据时间的顺序记录下来，kafka支持这种非常大的存储日志数据的场景。
如：日志收集、消息系统、活动追踪、运营指标、流式处理、热点点赞、评论、关注、发短信。

disruptor

------高性能的线程间消息传递框架

介绍：

Disruptor类似于java的BlockingQueue。与队列一样，Disruptor的目的是在同一进程内的线程之间传递数据。

但是，Disruptor提供了与队列不同的关键功能：

1、同一个“事件”可以有多个消费者，消费者之间既可以并行处理，也可以相互依赖形成处理的先后次序(形成一个依赖图)

1、安装kafka

http://kafka.apache.org/quickstart （linux版）

windows版：
首先cmd到kafka的bin下
其中启动内置的zk用：zookeeper-server-start.bat D:\environment\kafka_2.12-2.3.0\config\zookeeper.properties
启动Kafka用：kafka-server-start.bat D:\environment\kafka_2.12-2.3.0\config\server.properties