MQ消息队列：四大场景与四个主流的消息产品横向比较

本文主旨：

本文主要希望回答两个问题：

1）消息队列的主要应用场景有哪些？

2）就这些场景，有哪些主流的消息产品可选，什么时候用什么比较合适？

消息队列的主要应用场景有哪些？

在线交易

在线交易场景中，消息队列用于处理高并发请求，确保交易数据的一致性和可靠性。当用户发起购买请求时，系统通过消息队列将请求排队处理，避免了直接操作数据库带来的压力，并保证了即使在流量高峰期也能平稳运行。

例如，在双十一这样的大型促销活动中，电商平台使用消息队列来管理订单提交过程中的各种服务调用（如库存检查、支付验证等），从而提高了系统的整体吞吐量与稳定性。

在这种场景下，最需要关注的消息的核心功能有 ：1) 保障事务一致性；2) 高效地处理峰值流量；3) 提供可靠的消息传输机制。

微服务

微服务架构下，不同服务之间通过轻量级通信协议进行交互，而消息队列成为了实现服务间解耦的关键技术之一。它允许开发者构建更加灵活和可扩展的应用程序。

比如，在一个由多个微服务组成的电商平台上，商品信息更新可以通过消息队列发布给订阅该事件的所有相关服务（如搜索索引服务、推荐算法服务等），这样既减少了直接依赖又提高了系统的响应速度。

在这种场景下，最需要关注的消息的核心功能有 ：1) 促进异步通信模式；2) 支持服务之间的松散耦合；3) 实现跨服务的数据同步与集成。

物联网(IoT)

物联网环境中存在着大量的设备需要与云端服务器交换数据，此时消息队列可以作为中间件来简化这一过程。考虑到IoT设备通常资源受限且网络条件不稳定，采用消息队列能够有效缓解这些问题。

例如，在智能家居领域，当传感器检测到房间温度变化后，会向云平台发送一条包含新读数的消息，之后由专门负责温控调节的服务接收并据此做出相应调整。

在这种场景下，最需要关注的消息的核心功能有 ：1) 优化低带宽环境下的性能表现；2) 支持多种协议接入；3) 提供安全保障措施防止非法访问。

离线大数据处理

对于需要批量处理大量历史数据或进行复杂分析的任务而言，消息队列同样发挥着重要作用。它可以收集来自不同源头的日志文件、用户行为记录等原始资料，并将其分发给后端的数据处理系统执行进一步的计算。

以社交媒体网站为例，每当用户上传照片或者发表评论时，这些活动都会生成相应的事件记录并通过消息队列传递给后台的Hadoop集群或其他类似的大数据分析工具进行深度挖掘。

在这种场景下，最需要关注的消息的核心功能有 ：1) 数据流的高效管理和调度；2) 支持大规模数据集的快速导入导出；3) 保持数据完整性和准确性。

在这些场景的选型建议

在线交易、微服务、物联网场景中：

建议选择RocketMQ。这是因为RocketMQ提供了丰富的功能特性，例如事务消息、定时消息、顺序消息等，这些特性非常适合需要确保数据一致性和处理复杂业务逻辑的应用场景。此外，RocketMQ具有优秀的高性能表现和横向扩展能力，能够支持大规模并发请求而不牺牲性能，对于高并发写入读取的系统尤其有利。它还支持多种协议，包括MQTT，这使得它可以很好地应用于物联网设备间的数据传输。

针对离线大数据处理场景中：

Kafka是更优的选择。Kafka专为流处理而设计，采用高效的Append-Only Log存储机制，这使其能够提供极高的吞吐量同时保持较低的成本开销。Kafka广泛应用于日志收集、事件流处理等领域，并且与Hadoop、Spark等大数据生态系统紧密集成，便于构建复杂的ETL管道或实时分析应用。

同时涵盖了在线交易、微服务架构下的服务通信、物联网设备管理以及大数据处理等多个场景综合用：

那么推荐使用RocketMQ作为统一的消息中间件解决方案。RocketMQ不仅具备与Kafka相似的高效日志型持久化方式以保证高吞吐率和低延迟，而且其内置了强大的企业级功能如全链路灰度发布、跨数据中心复制等，可以满足更加多样化的需求。通过整合消息传递与流处理功能于一身，RocketMQ可以帮助企业简化架构复杂性，减少运维负担及技术栈的学习成本。

对于那些希望专注于核心业务发展而非基础架构维护的场景：

直接采用成熟稳定的云服务可能是更好的选择。阿里云提供的ApsaraMQ就是一个很好的例子，它基于开源版RocketMQ进行了大量优化和增强，提供了包括但不限于自动弹性伸缩、智能监控报警等功能在内的全面托管服务。这样一来，用户无需担心底层设施管理和维护工作，可以把更多精力投入到产品创新上。

消息队列的全面横向评测

	竞对要素	RocketMQ	KAFKA	RabbitMQ	Pulsar
核心消息特性
Messaging	顺序消息	有	有	无	有
	广播消息	有	无	无	无
	优先级消息	无	无	有	无
	死信队列	有	无	有	有
	消息SQL过滤	有	无	有	无
	单条消费确认	有	无	有	有
	累积消费确认	有	有	无	有
	事务消息	有（分布式事务）	无	有（多条消息事务）	无
	webhook	有	无	无	无
	消息重试	有	无	有	有
	消息回溯	有	有	无	有
	消息TTL	有	有	有	有
	标准、协议支持	JMS、MQTT、AMQP、CloudEvent、HTTP	无	JMS、MQTT、Stomp、AMQP	MQTT、AMQP
	定时消息	有	无	有	有（非原生实现）
	Request-reply	有	无	有	无
Streaming	Streaming消费（分区+位点模式）	有	有	有	有
	compact topic	无	有	无	有
	exactly once（流处理事务）	无	有	无	有
	轻量流计算	有（RStreams、RSQLDB）	有（KStreams、KSQLDB）	无	无
	schema	有	有	无	有
	批量消息	有	有	无	有
	Connector	中（数十个）	强（100多个）	弱（极少）	中（数十个）
应用场景
	大数据	中	强	弱	中
	微服务	强	弱	强	中
	物联网	强（支持完整的MQTT 3.x、5.x协议，端云一体化设计）	弱	中（支持MQTT 3.x、5.x协议，但是技术指标弱）	中（支持MQTT 3.x部分特性）
技术架构
	高可用架构	强（raft controller、SyncStateSet）	强（zookeeper/Kraft、ISR）	弱（镜像队列）	强（zookeeper、quorum）
	单机主题/队列/分区数	百万级	千级	万级	百万级
	单机吞吐量	强（百万级TPS）	强（百万级TPS）	弱（万级TPS）	强（百万级TPS）
	堆积能力&冷读性能	强	强	弱	强
	架构简洁性	强（broker、NameServer）	中（broker、zookeeper）	强（broker）	弱（broker、bookkeeper、zookeeper）
	弹性能力	强（存算分离、扩缩容无数据迁移和重平衡）	中（存算一体、需要数据迁移，重平衡）	弱（存算一体、单机架构）	强（存算分离、分段存储，无大量数据迁移）
	支持对象存储	有	有	无	有
其他
	开源协议	Apache	Apache	MPL	Apache
	创始公司	阿里巴巴	LinkedIn	Rabbit technology	雅虎
	官网	RocketMQ · 官方网站 | RocketMQ Apache RocketMQ 官方中文社区|快速使用|架构原理|官方答疑	Apache Kafka	https://www.rabbitmq.com/	Apache Pulsar | Apache Pulsar
	行业大规模应用	强	强	强	中
	商业化服务	阿里云、腾讯云、华为云、移动云、天翼云、火山引擎	阿里云、Confluent、AWS、Azure、腾讯云、华为云、移动云、天翼云、火山引擎	阿里云、AWS、腾讯云、华为云、移动云、天翼云	腾讯云、StreamNative
	社区活跃度	高	高	中	高
	star数	21.3k	28.9k	12.3k	14.3k
	主仓库Contributor数	531	1213	265	672