消息队列组件-kafka对比rabbitmq

1. 吞吐量：kafka对比rabbitmq在处理大数据时表现更出色，吞吐量更高。
2. 扩展性：kafka可通过增加服务器数量来实现水平扩展，而rabbitmq实现扩展的复杂性和成本更高（需要通过多节点集群或镜像队列来实现水平扩展）。
3. 持久化：kafka的数据默认是持久化的（持久化消息到磁盘，并按时间策略自动清理），而rabbitmq默认是非持久化的（包括交换机、队列、消息），需要手动添加额外的配置实现持久化，例如设置durable=true 、deliveryMode=2。
4. 易用性方面：rabbitmq对比kafka上手更加简单。kafka配置相对复杂（参数配置多，需要依赖其它组件，例如Zookeeper）。
5. 实时性：rabbitmq对比kafka在消息传递时实时性方面表现更加优秀，而kafka在极端条件下会比rabbitmq延迟更高。
6. 消息删除机制：rabbitmq消息被消费者正常消费并且显示确认（ACK）后会从队列中自动删除（手动确认情况下如果消费者未显示发送确认，则消息会重新放回队列中供其它消费者使用，自动确认情况下，消费者收到消息之后会立即删除消息），Kafka中的消息不会在消费后自动删除，而是仍然存储在分区中，根据主题的配置保留一段时间（默认是7天，若要修改时间，可修改servevr.properties文件里的log.retenion.hour参数，默认配置值是168，单位小时，即7天，也可以使用log.retenion.minutes 或者 log.retenion.ms 以分钟或毫秒为单位进行配置 ）

总结：

选择rabbitmq的场景

1. 要求消息传递实时性好。
2. 业务要求强一致性，不允许消息丢失，例如订单状态变更、支付等。
3. 系统规模比较小，数据量不大。需要上手简单。

选择kafka的场景

1. 系统需要高吞吐量。
2. 需要处理海量数据。
3. 业务允许一些延迟（毫秒级）。
4. 分布式架构。