RabbitMq、ActiveMq、ZeroMq、kafka之间的比较,资料汇总

最新推荐文章于 2026-01-05 20:44:47 发布
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#大数据

本文精选了三篇技术博文，涵盖软件开发与应用实践等主题，为读者提供了实用的技术指南。
参考：http://blog.youkuaiyun.com/linsongbin1/article/details/47781187

http://www.mrhaoting.com/?p=139

http://www.liaoqiqi.com/post/227
大厂消息中间件高频面试题与知识点整理（RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ）
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
04-07 172万+
互联网高频面试之消息中间件基本问题和知识点整理分析
消息队列之六脉神剑：RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 、Redis、 ZeroMQ、Apache Pulsar对比和如何使用
AI时代光年
08-01 1万+
消息队列（Message Queue）是一种异步通信机制，它将消息发送者和接收者解耦，从而提高了应用程序的性能、可扩展性和可靠性。在分布式系统中，消息队列经常被用于处理高并发、异步处理、应用解耦等场景。本篇回答将分析比较常见的六种消息队列：RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 、Redis、 ZeroMQ、Apache Pulsar。我们将讨论它们的应用场景、优缺点以及如何使用。
rabbitMQ、activeMQ、zeroMQ、Kafka、Redis 比较
测试
05-21 220
https://www.cnblogs.com/valor-xh/p/6348009.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral
Kafka, ZeroMQ, RabbitMQ, ActiveMQ ,Redis
test
09-19 1008
http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1/ Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下： 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。 支持Ka
消息中间件部署及比较：rabbitMQ、activeMQ、zeroMQ、rocketMQ、Kafka、redis
jupiter_888的博客
12-06 268
消息中间件部署及比较：rabbitMQ、activeMQ、zeroMQ、rocketMQ、Kafka、redis jms 消息中间件的作用 1、流量销峰 2、 应用间解耦 3、 异步处理 4、rpc实现方式之一 一发一存一消费，没有最好的消息队列中间件(简称消息中间件)，只有最合适的消息中间件。 消息队列常用的使用场景： 非实时性：当不需要立即获得结果，但是并发量又需要进行控制的...
消息中间件kafka与activemq、rabbitmq、zeromq、rocketmq的比较
10-30
消息中间件kafka与activemq、rabbitmq、zeromq、rocketmq的比较
消息中间件 RPC MQ RocketMQ RabbitMQ ActiveMQ ZeroMQ Kafka Redis
shyrainxy的专栏
08-12 183
演进：同步——》异步——》RPC——》消息中间件 同步：实时响应，阻塞 异步：延时响应，非阻塞 RPC: 远程调用，解耦 消息中间件：异步、分布式、解耦、冗余持久化 RocketMQ： 阿里java版本，基于kafka RabbitMQ; Erlang编写 ActiveMQ： appache开源 ZeroMQ： 高吞吐低延时，框架复杂 Kafka： appache scala语言编写 Redis： 可以认为是一个最简单的消息队列，没有broker等，纯粹的消息队列 ...
RabbitMq、ActiveMq、ZeroMq、kafka 之间的比较
蓝天
07-12 2046
  声明：本文纯属个人随手笔记，如果对您有参考价值我十分开心，如果有存在错误，或者有更好的解决办法也麻烦您留言告诉我，大家共同成长，切勿恶言相。 欢迎加入资源共享QQ群：275343679，一起发现知识、了解知识、学习知识、分享知识。 个人网站：www.itlantian.top ========================================================...
ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ对比与选型指南
兀行者的博客
02-27 1260
在分布式系统中，消息队列扮演着重要角色，为不同系统之间的通信提供了高效可靠的桥梁。本文将对ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ和RocketMQ这几种流行的消息队列进行详细对比，并提供选型指南，帮助开发者根据具体需求做出明智的选择。
浅谈Java消息队列总结篇（ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka）
08-25
常用的消息队列有 ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ 等。 Java 消息队列的应用场景： 1. 异步处理：引入消息队列，将不是必须的业务逻辑异步处理，解决系统性能瓶颈问题。 2. 应用解耦：引入...
Java消息队列深度解析：ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka实战指南
本文档深入探讨了Java消息队列在ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ和Kafka这四个常见中间件中的应用。首先，它概述了消息队列在分布式系统中的核心作用，包括解耦应用、支持异步通信、流量控制以及实现高性能、高可用性和...
【中间件】消息队列（一）：RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka和Redis
热门推荐
大数据分析BDA
07-31 1万+
消息队列中间件
Kafka 幂等性详解
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Muyu1uz的博客
01-05 572
本文深入解析Kafka幂等机制解决消息重复与乱序问题。通过ProducerID和序列号生成唯一键，Broker端判断序列号连续性来识别重复和乱序消息。消息以Batch为单位发送，Broker维护状态映射进行比对。但该机制无法解决跨会话问题，需配合事务机制实现完整解决方案。Kafka的幂等设计有效保障了消息队列的可靠性和数据一致性。
使用 RabbitMQ 和 MassTransit 在 .NET Core 中实现强大的微服务：处理订阅者故障和消息恢复
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
01-01 3455
本文介绍了在.NET Core中使用MassTransit和RabbitMQ构建弹性微服务系统的方法。主要内容包括：1）配置发布-订阅模式实现服务间通信；2）处理订阅服务器重启和RabbitMQ故障时的消息恢复；3）通过指数重试策略和死信队列确保消息可靠性；4）对比推送/拉取模型的优缺点。文章提供了完整的代码示例，展示了如何创建发布者、消费者，并配置重试机制和死信处理，帮助开发者构建高可用的微服务架构。
RocketMQ消息队列
天道酬勤的博客
01-05 567
消息队列是分布式系统中实现解耦、异步处理、削峰填谷的核心组件。RocketMQ作为主流消息中间件，具有金融级可靠性、全链路顺序保障和超强扩展性，但存在多语言支持不足和缺乏标准协议等缺点。消息队列主要分为队列模型（点对点，确保任务被单个消费者处理）和发布/订阅模型（广播，消息被多个消费者接收）。技术选型需根据业务需求：队列模型适用于订单处理等需唯一消费场景，发布/订阅模型适用于事件通知等需多系统并行处理场景。
Java 大视界 —— Java 大数据在智能农业病虫害精准识别与绿色防控中的创新应用
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
01-03 1037
Java大数据赋能智能农业病虫害精准识别与绿色防控 本文探讨了Java大数据技术在智能农业病虫害防治中的创新应用。传统农业依赖人工巡检和经验判断，存在误判率高（达45%）、预警滞后和农药滥用等问题。而Java大数据技术构建的智能系统通过以下方式实现变革：1）利用分布式架构处理海量农田数据（每公顷20-30个传感器，无人机单次飞行可采集50GB高清图像）；2）基于Flink和Kafka实现实时数据采集与预处理；3）构建AI模型实现病虫害精准识别。文章通过完整代码示例展示了Java大数据技术如何将农田变为数字化
vue2 基于虚拟dom的下拉选择框，保证大数据不卡顿，仿antd功能和样式
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本文介绍了一个基于Vue2和Ant Design 1.7.8的虚拟列表下拉选择框组件的封装实现。由于Ant Design原生组件不支持虚拟列表功能，作者结合vue-virtual-scroller和vue-select封装了一个支持多选/单选/清除/搜索功能的选择框组件。文章详细说明了组件实现的技术难点：包括动态挂载DOM的方式解决模板渲染问题、样式适配Ant Design风格的改造过程，以及当前存在的待优化项（下拉列表脱离文档流问题）。组件通过计算属性和监听机制实现了数据同步，并提供了完整的代码示例展示核
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