几种mq的比较

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分类专栏： 消息队列 文章标签： rabbitmq java 分布式
于 2022-02-24 12:57:48 首次发布
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这篇博客对比了两种消息队列系统——RabbitMQ和RocketMQ。RabbitMQ采用Erlang语言开发，其社区活跃但相对复杂；而RocketMQ虽然缺乏系统性文档，但在某些场景下可能更易于使用。

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MQ的比较

提供以下表格供参考
在这里插入图片描述

rabbitmq 是erlang语言，比较复杂，但社区较活跃
rocketmq 没有系统性的文档

一文详解七大主流消息队列（MQ）：特性、应用场景与对比分析
java专栏
04-16 3454
总结来说，选择哪种MQ库取决于您的具体需求，如消息吞吐量、延迟要求、消息可靠性、顺序保证、事务支持、云平台集成、跨平台兼容性、易用性、运维成本等因素。由于MQ（Message Queue，消息队列）种类繁多，且每种MQ都有其独特的特性和应用场景，因此这里将为您提供对几种主流MQ库的详细讲解，从不同角度对比和分析它们的特点。：金融交易、订单处理、支付结算、数据同步、日志采集等对消息顺序和事务性有严格要求的场景。：适用于微服务间的异步通信、任务队列、事件驱动架构、跨系统的数据同步等。
【几种 mq 的区别及使用案例代码】
学无止境
02-28 473
【几种 mq 的区别及使用案例代码】
Kafka、rabbitmq、zeromq、rocketmq、activemq综合对比(一)
lin451791119的博客
04-12 1329
http://kadima.asia/blogs/articles/203一、资料文档Kafka：中。有kafka作者自己写的书，网上资料也有一些。rabbitmq：多。有一些不错的书，网上资料多。zeromq：少。没有专门写zeromq的书，网上的资料多是一些代码的实现和简单介绍。rocketmq：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...
消息中间件概述
weixin_33805992的博客
04-22 4686
1 消息中间件概述 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。 2 消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器，作为server提供消息核心服务 2.2...
常见MQ及类MQ对比：Redis Stream、Redis Pub/Sub、RocketMQ、Kafka 和 RabbitMQ
最新发布
LKFMYQQ的博客
04-12 1211
常见MQ及类MQ对比：Redis Stream、Redis Pub/Sub、RocketMQ、Kafka 和 RabbitMQ
消息中间件对比
qq_35690700的博客
09-28 414
特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ kafka 单机吞吐量 万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级 万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级 10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ 10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景 topic数量对吞吐量的影响 topic可以达到几百，几千个..
MQ对比选型：RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ
namelessmyth的专栏
03-18 4324
MQ对比选型：RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ
三大MQ对比：RabbitMQ、RocketMQ、Kafka（一）
小单的博客专栏
10-26 968
消息中间件，其实准确的叫法应该叫消息队列（message queue），简称MQ。其本质上是个队列，有FIFO的性质，即first in first out，先入先出。
消息中间件学习总结（20）——主流MQ比较及MQ常见使用场景总结
科技D人生
09-02 690
前言 MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据机构。指把要传输的数据（消息）放在队列中，用队列机制来实现消息传递——生产者产生消息并把消息放入队列，然后由消费者去处理。消费者可以到指定队列拉取消息，或者订阅相应的队列，由MQ服务端给其推送消息。消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。解耦：一个业务需要多个模块共同实现，或者一条消息有多个系统需要对应处理，只需要主业务完成以后，.
4大MQ消息队列的比较
Kellan_Song的博客
04-27 2350
概述 现在市面上比较主流的四个MQ消息队列中间件：RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka; 消息中间件的核心组件 核心组件基本上所有的消息中间件都是相同的，或许只是命名不同； 1 Broker（消息服务器） 消息服务器是消息中间件中，用于接收和转发消息的核心组件； 2 Producer（消息生成者） 负责生成消息并将消息传输到Broker 3 Conumer（消息消费者） 负责从Broker获取消息并消费处理 4 Topic（消息主题） 主题是消息传递过程中，生产者给指定生成者传递
MQ4传感器文档资料文档资料
02-10
由于MQ4传感器对环境条件比较敏感，因此在使用时需要注意以下几点：一是避免将传感器置于潮湿环境中，因为水分的存在会影响传感器的反应特性；二是要避免在有害气体或者腐蚀性气体环境中使用，这些气体可能损坏...
主流MQ [Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ 和 ActiveMQ]
小电玩
12-10 2523
下面是关于主流的 Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ 和 ActiveMQ 的一些介绍：Kafka 是一个分布式流处理平台，设计用于处理高吞吐量的实时数据流。它具有高可靠性、可扩展性和持久性，适用于构建实时数据管道和流式处理应用程序。Kafka 使用发布-订阅模型，消息以主题（topic）的形式进行发布和订阅。RabbitMQ 是一个功能丰富且易于使用的开源消息队列系统，实现了高级消息队列协议（AMQP）。
MQ比较，kafka消息队列
哈哈的博客
05-24 3835
目前业界有很多MQ产品，我们作如下对比： RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了一个经纪人(Broker)构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由(Routing)，负载均衡(Load balance)或者数据持久
几种常见MQ的对比【消息队列】
weixin_44915822的博客
11-30 1311
RabbitMQ ActiveMQ RocketMQ Kafka 公司/社区 Rabbit Apache 阿里 Apache 开发语言 Erlang Java Java Scala&Java 协议支持 AMQP，XMPP，SMTP，STOMP OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP 自定义协议 自定义协议 可用性 高 一般 高 高 单机吞吐量 一般 差 高 非常高 消息延迟 微秒级 毫秒级 毫秒级 毫秒以内 消息可靠性 高 一般 高 一般...
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ四大消息队列优劣对比与选择指南
知行同学
04-08 2175
在分布式系统架构中，消息队列（Message Queue, MQ）扮演着至关重要的角色，它作为异步通信的核心组件，能够实现系统解耦、削峰填谷、数据缓冲等功能。本文将聚焦于四大主流消息队列——Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ，深度剖析它们各自的优缺点，并在最后提供一份详尽的选择指南，以助您在实际项目中做出最适合的选择。：RabbitMQ提供了丰富的交换机类型（直连、主题、头部、扇出），支持复杂的路由规则，能满足多样化的消息分发需求。如需灵活的路由规则，RabbitMQ更适合。
MQ系统对比
asp_programmer_xfx的专栏
05-16 320
消息中间件（MQ）对比：RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 和 RocketMQ_mq对比
2401_84181731的博客
04-16 556
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10-13 491
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常用mq比较
bjo2008cn的专栏
02-17 5202
常用MQ产品比较 ActiveMQ Joram HornetQ OpenMQ MuleMQ SonicMQ RabbitMQ ZeroMQ
mq消费组报的几种错
01-16
### MQ消费组常见错误类型及解决方案 #### 消费者错误 当消费者程序本身存在问题时，可能导致消息无法正常处理。这可能是由于代码逻辑错误、资源不足或其他运行时异常引起[^2]。 ```java // 示例：捕获并记录消费者的潜在错误 try { consumer.receive(); } catch (Exception e) { logger.error("Consumer encountered an error", e); } ``` #### Offset提交失败 Offset代表消费者已读取的位置。如果提交操作失败，则后续重启后可能会重复接收到之前的消息，或者跳过部分未确认接收的信息[^3]。 - **网络中断**：临时性的连接问题阻止了更新动作完成。 - **配置不当**：例如设置了自动提交间隔太短或太长都不合适；另外就是存储机制的选择也会影响可靠性。 针对上述情况建议采取措施如下： 1. 实施幂等性设计以应对可能存在的重复投递现象； 2. 调整合理的超时设置，并确保有稳定的持久化设施支持offset保存工作。 #### 并发/顺序消费模式下的特殊挑战 对于采用并发模型的应用来说，批量拉取消息时若个别项处理失败会造成整体回滚重试的现象，进而引发不必要的性能开销甚至死循环风险。而在严格要求次序保持的任务场景下则需特别注意单一线程串行执行所带来的效率低下隐患[^4]。 ```python # Python伪代码展示如何控制每次获取的最大数量 consumer.set_consume_message_batch_max_size(batch_size=...) ```
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