ActiveMQ是老牌的消息中间件,国内很多公司过去运用的还是非常广泛的,功能很强大。
存在问题:没法确认ActiveMQ可以支撑互联网公司的高并发、高负载以及高吞吐的复杂场景,在国内互联网公司落地较少。而且使用较多的是一些传统企业,用ActiveMQ做异步调用和系统解耦。
RabbitMQ,他的好处在于可以支撑高并发、高吞吐、性能很高,同时有非常完善便捷的后台管理界面可以使用。另外,他还支持集群化、高可用部署架构、消息高可靠支持,功能较为完善。而且经过调研,国内各大互联网公司落地大规模RabbitMQ集群支撑自身业务的case较多,国内各种中小型互联网公司使用RabbitMQ的实践也比较多。除此之外,RabbitMQ的开源社区很活跃,较高频率的迭代版本,来修复发现的bug以及进行各种优化,因此综合考虑过后,公司采取了RabbitMQ。
存在问题:RabbitMQ自身是基于erlang语言开发的,所以导致较为难以分析里面的源码,也较难进行深层次的源码定制和改造,毕竟需要较为扎实的erlang语言功底才可以。
RocketMQ,是阿里开源的,经过阿里的生产环境的超高并发、高吞吐的考验,性能卓越,同时还支持分布式事务等特殊场景,而且RocketMQ是基于Java语言开发的,适合深入阅读源码,有需要可以站在源码层面解决线上生产问题,包括源码的二次开发和改造。
Kafka提供的消息中间件的功能明显较少一些,相对上述几款MQ中间件要少很多。
但是Kafka的优势在于专为超高吞吐量的实时日志采集、实时数据同步、实时数据计算等场景来设计。
因此Kafka在大数据领域中配合实时计算技术(比如Spark Streaming、Storm、Flink)使用的较多。但是在传统的MQ中间件使用场景中较少采用。(某大型央企核心业务系统日志采集分析ELK,部署过程中,我便选用Kafka,当然只是通过file beat采集到Kafaka);