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不同队列之间的区别
Classic经典队列
这是RabbitMQ最为经典的队列类型。在单机环境中，拥有比较高的消息可靠性。
经典队列可以选择是否持久化(Durability )以及是否自动删除(Auto delete)两个属性。其中，Durability有两个选项，Durable和Transient。 Durable表示队列会将消息保存到硬盘，这样消息的安全性更高。但是同时，由于需要有更多的IO操作，所以生产和消费消息的性能，相比Transient会比较低。 Auto delete属性如果选择为是，那队列将在至少一个消费者已经连接，然后所有的消费者都断开连接后删除自己。Arguments部分，还有非常多的参数，可以点击后面的问号逐步了解。
在RabbitMQ中，经典队列是一种非常传统的队列结构。消息以FIFO先进先出的方式存入队列。消息被Consumer从队列中取出后就会从队列中删除。如果消息需要重新投递，就需要再次入队。这种队列都依靠各个Broker自己进行管理，在分布式场景下，管理效率是不太高的。并且这种经典队列不适合积累太多的消息。如果队列中积累的消息太多了，会严重影响客户端生产消息以及消费消息的性能。因此，经典队列主要用在数据量比较小，并且生产消息和消费消息的速度比较稳定的业务场景。比如内部系统之间的服务调用。
Quorum仲裁队列
仲裁队列，是RabbitMQ从3.8.0版本，引入的一个新的队列类型，整个3.8.X版本，也都是在围绕仲裁队列进行完善和优化。仲裁队列相比Classic经典队列，在分布式环境下对消息的可靠性保障更高。官方文档中表示，未来会使用Quorum仲裁队列代替传统Classic队列。
Quorum是基于Raft一致性协议实现的一种新型的分布式消息队列，他实现了持久化，多备份的FIFO队列，主要就是针对RabbitMQ的镜像模式设计的。简单理解就是quorum队列中的消息需要有集群中多半节点同意确认后，才会写入到队列中。这种队列类似于RocketMQ当中的DLedger集群。这种方式可以保证消息在集群内部不会丢失。同时，Quorum是以牺牲很多高级队列特性为代价，来进一步保证消息在分布式环境下的高可靠。从整体功能上来说，Quorum队列是在Classic经典队列的基础上做减法，因此对于RabbitMQ的长期使用者而言，其实是会影响使用体验的。
与普通队列的区别：
Quorum队列大部分功能都是在Classic队列基础上做减法，比如Non-durable queues表示是非持久化的内存队列。Exclusivity表示独占队列，即表示队列只能由声明该队列的Connection连接来进行使用，包括队列创建、删除、收发消息等，并且独占队列会在声明该队列的Connection断开后自动删除。
特例Poison Message handling(处理有毒的消息)。所谓毒消息是指消息一直不能被消费者正常消费(可能是由于消费者失败或者消费逻辑有问题等)，就会导致消息不断的重新入队，这样这些消息就成为了毒消息。这些读消息应该有保障机制进行标记并及时删除。Quorum队列会持续跟踪消息的失败投递尝试次数，并记录在"x-delivery-count"这样一个头部参数中。然后，就可以通过设置 Delivery limit参数来定制一个毒消息的删除策略。当消息的重复投递次数超过了Delivery limit参数阈值时，RabbitMQ就会删除这些毒消息。当然，如果配置了死信队列的话，就会进入对应的死信队列。
Quorum队列更适合于长期存在的队列，并且在对容错、数据安全方面有更严格要求的场景。相对于追求低延迟、非持久化等高级队列，Quorum队列提供了更可靠的数据复制机制，以满足对数据一致性和高可用性的要求。
不适合使用的场景：
临时使用的队列：
比如transient临时队列，exclusive独占队列，或者经常会修改和删除的队列。
对消息低延迟要求高：
一致性算法会影响消息的延迟。
对数据安全性要求不高：
Quorum队列需要消费者手动通知或者生产者手动确认。
队列消息积压严重 ：
如果队列中的消息很大，或者积压的消息很多，就不要使用Quorum队列。Quorum队列当前会将所有消息始终保存在内存中，直到达到内存使用极限。
Stream流式队列
Stream队列是RabbitMQ自3.9.0版本开始引入的一种新的数据队列类型。这种队列类型的消息是持久化到磁盘并且具备分布式备份的，更适合于消费者多，读消息非常频繁的场景。
Stream队列的核心是以append-only只添加的日志来记录消息，整体来说，就是消息将以append-only的方式持久化到日志文件中，然后通过调整每个消费者的消费进度offset，来实现消息的多次分发。下方有几个属性也都是来定义日志文件的大小以及保存时间。如果你熟悉Kafka或者RocketMQ，会对这种日志记录消息的方式非常熟悉。这种队列提供了RabbitMQ已有的其他队列类型不太好实现的四个特点：
large fan-outs 大规模分发 当想要向多个订阅者发送相同的消息时，以往的队列类型必须为每个消费者绑定一个专用的队列。如果消费者的数量很大，这就会导致性能低下。而Stream队列允许任意数量的消费者使用同一个队列的消息，从而消除绑定多个队列的需求。
Replay/Time-travelling 消息回溯
RabbitMQ已有的这些队列类型，在消费者处理完消息后，消息都会从队列中删除，因此，无法重新读取已经消费过的消息。而Stream队列允许用户在日志的任何一个连接点开始重新读取数据。
Throughput Performance 高吞吐性能
Strem队列的设计以性能为主要目标，对消息传递吞吐量的提升非常明显。
Large logs 大日志
RabbitMQ一直以来有一个让人诟病的地方，就是当队列中积累的消息过多时，性能下降会非常明显。但是Stream队列的设计目标就是以最小的内存开销高效地存储大量的数据。使用Stream队列可以比较轻松的在队列中积累百万级别的消息。
整体上来说，RabbitMQ的Stream队列，其实有很多地方借鉴了其他MQ产品的优点，在保证消息可靠性的基础上，着力提高队列的消息吞吐量以及消息转发性能。因此，Stream也是在视图解决一个RabbitMQ一直以来，让人诟病的缺点，就是当队列中积累的消息过多时，性能下降会非常明显的问题。RabbitMQ以往更专注于企业级的内部使用，但是从这些队列功能可以看到，Rabbitmq也在向更复杂的互联网环境靠拢，未来对于RabbitMQ的了解，也需要随着版本推进，不断更新。
如何使用不同类型的队列
这几种不同类型的队列，虽然实现方式各有不同，但是本质上都是一种存储消息的数据结构。
Quorum队列
Quorum队列与Classic队列的使用方式是差不多的。最主要的差别就是在声明队列时有点不同。如果要声明一个Quorum队列，则只需要在后面的arguments中传入一个参数，x-queue-type ，参数值设定为quorum。
java
Map<String,Object> params = new HashMap<>();
params.put("x-queue-type","quorum");
//声明Quorum队列的方式就是添加一个x-queue-type参数，指定为quorum。默认是classic
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, params);Quorum队列的消息是必须持久化的，所以durable参数必须设定为true，如果声明为false，就会报错。同样，exclusive参数必须设置为false。这些声明，在Producer和Consumer中是要保持一致的。
Stream队列
Stream队列相比于Classic队列，在使用上就要稍微复杂一点。如果要声明一个Stream队列，则 x-queue-type 参数要设置为 stream 。
java
Map<String,Object> params = new HashMap<>();
params.put("x-queue-type","stream");
params.put("x-max-length-bytes", 20_000_000_000L); // maximum stream size: 20 GB
params.put("x-stream-max-segment-size-bytes", 100_000_000); // size of segment files: 100 MB
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, params);与Quorum队列类似， Stream队列的durable参数必须声明为true，exclusive参数必须声明为false。这其中，x-max-length-bytes 表示日志文件的最大字节数。x-stream-max-segment-size-bytes 每一个日志文件的最大大小。这两个是可选参数，通常为了防止stream日志无限制累计，都会配合stream队列一起声明。
当要消费Stream队列时，要重点注意他的三个必要的步骤：
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channel必须设置basicQos属性。 与Spring框架集成使用时，channel对象可以在@RabbitListener声明的消费者方法中直接引用，Spring框架会进行注入。
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正确声明Stream队列。 在Queue对象中传入声明Stream队列所需要的参数。
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消费时需要指定offset。 与Spring框架集成时，可以通过注入Channel对象，使用原生API传入offset属性。
例如用原生API创建Stream类型的Consumer时，还必须添加一个参数x-stream-offset，表示从队列的哪个位置开始消费。
java
Map<String,Object> consumeParam = new HashMap<>();
consumeParam.put("x-stream-offset","last");
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false,consumeParam, myconsumer);x-stream-offset的可选值有以下几种：
first: 从日志队列中第一个可消费的消息开始消费
last: 消费消息日志中最后一个消息
next: 相当于不指定offset，消费不到消息。
Offset: 一个数字型的偏移量
Timestamp:一个代表时间的Data类型变量，表示从这个时间点开始消费。例如 一个小时前 Date timestamp = new Date(System.currentTimeMillis() - 60 * 60 * 1_000)
由于在Consumer中必须传入x-stream-offset这个参数，所以在与SpringBoot集成时，stream队列目前暂时无法正常消费。在目前版本下，使用RabbitMQ的SpringBoot框架集成，可以正常声明Stream队列，往Stream队列发送消息，但是无法直接消费Stream队列了。
SpringBoot框架集成RabbitMQ后，为了简化编程模型，就把channel，connection等这些关键对象给隐藏了，目前框架下，无法直接接入这些对象的注入过程，所以无法直接使用。
如果非要使用Stream队列，那么有两种方式，一种是使用原生API的方式，在SpringBoot框架下自行封装。另一种是使用RabbitMQ的Stream 插件。在服务端通过Strem插件打开TCP连接接口，并配合单独提供的Stream客户端使用。这种方式对应用端的影响太重了，并且并没有提供与SpringBoot框架的集成，还需要自行完善，因此Stream队列使用较少。