本篇文章导入了写在本地的一个md文档，仅对rabbitmq、rocketmq、kafka做一些简单的对比，方便记忆。
| RabbitMQ | RocketMQ | kafka | |
|---|---|---|---|
| 广播类型 | fanout、direct、topic、headers、rpc | Topic、Tag，以及 | Topic |
| 消息类型 | 普通消息、延时消息（延迟插件） | 普通消息、延时消息、批量消息、过滤消息、事务消息 | 普通消息、批量消息 |
| 消息持久化（服务端不丢消息） | 支持单条消息持久化、单个队列持久化，或不进行持久化 | 默认对消息进行持久化 | replication.factor：broker端将消息保存几份；min.insync.replicas：控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是"已提交"，设置成大于 1 可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值 1。推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。确保消息消费完成再提交 |
| 持久化原理 | 镜像队列 | 由CommitLog和ConsumerQueue配合完成，ConsumerQueue是逻辑队列，类似索引文件，指向物理存储地址，CommitLog是真正存储消息的地方。配合顺序写、零拷贝（MMAP），加速硬盘写入速度；配合IndexFile，加速读取消息速度。 | 使用分区副本冗余数据，写入时底层使用了零拷贝、顺序写，读取时使用了索引日志 |
| 实现语言 | Erlang | Java | scala |
| 单台吞吐量 | 几千到几万 | 几万到十几万级（有文章称最新版的rocket吞吐量已和kafka差不多） | 数十万到一百多万 |
| 响应时间 | 微秒（us）级 | 毫秒（ms）级 | 毫秒（ms）级 |
| mq优缺点 | 比较古老；但是持续更新；产品稳定；网上学习资料丰富；基于docker使用简单，学习和运维成本低；mq路由策略丰富灵活 | mq功能完备，扩展性好，吞吐量也挺高。相应的由于历史较短，学习成本稍高，版本不稳定 | 只支持主要的mq功能，路由策略不丰富；但是吞吐量大，适用于大数据场景 |
| 原生依赖 | groupId: com.rabbitmq artifactId: amqp-client | groupId: org.apache.rocketmq artifactId: rocetmq-client | groupId: org.apache.kafka artifactId: kafka-clients |
| 原生依赖核心类 | 基于Connection、Channel进行通信 | 基于DefaulMQProducer生产消息，设置nameserver、启动producer后，发送Message对象；基于DefaultMQPushConsumer消费消息，设置nameserver、订阅topic，注册回调实现类，最后启动consumer，等待消费消息。 | 使用Properties去设置kafka的ip、端口、序列化、反序列化、消费者组等参数，properties对象作为参数构建KafkaConsumer、KafkaProducer对象。consumer对象订阅topic后通过poll拉取消息，producer对象通过send发送消息。 |
| spring整合依赖 | groupId: org.springframework.boot artifactId: spring-boot-starter-amqp | groupId: org.apache.rocketmq artifactId: rocketmq-spring-boot-starter | groupId: org.springframework.kafka artifactId: spring-kafka |
| spring整合依赖核心类 | 注册Queue、Binding、Exchange后，基于RabbitTemplate和@RabbitListener进行消息的发送和监听消费 | 使用RocketMQTemplate进行消息的发送，使用@RocketMQMessageListener进行消息的监听和消费。 | 基于KafkaTemplate和@KafkaListener进行消息的监听和监听 |