MQ常用的使用场景十分广泛：解耦、削峰、异步等，在实际的应用中，经常也会牵扯到吞吐量、消息可靠性、消息一致性、业务幂等（重复消费）、顺序消费等问题，本文将对消息中间件做初步探讨。

主流MQ对比

先贴一张网上流传的对比表格：

主流MQ对比

网图作为参考，以现阶段技术发展来说明：
ActiveMQ：支持JMS规范、支持事务、支持XA协议，没有生产大规模支持场景、官方维护越来越少
RabbitMQ：由 erlang语言开发、性能好、高并发，支持多种语言，社区、文档方面有优势，erlang语言不利于java程序员的二次开发，依赖开源社区的维护和升级，需要学习AMQP协议、学习成本相对较高
kafka：高性能，高可用，生产环境有大规模使用场景，单机容量有限（超过64个分区响应明显变长）、社区更新慢，单机吞吐量已经达到百万级（异步打包发送、零拷贝机制）
RocketMQ：java实现，方便二次开发、设计参考了kafka，高可用、高可靠，社区活跃度一般、支持语言较少，单机吞吐量已经达到十万级

进一步对比

RabbitMQ：特有routingKey和bindingKey在业务作为路由规则对消息就行分发。

RabbitMQ

RocketMQ：特有Group消息组（一个组可以订阅多个Topic），Tag消息标签（表示消息的第二级类型），还有messageId可以作为幂等的处理依据。

RocketMQ

Kafka：集群极赖Zookeeper，存储broke（topic）、consumer信息

Kafka

问题探讨

如果保证消息可靠

ACK机制，集群中的ISR机制，手工提交Offset，使用事务消息（Half消息）

如何做消息一致性

强一致性：生产者100%投递（事务消息），消费者Exactly Once控制；
最终一致性：大多数还是选择借助数据库持久化消息。

如何实现消息幂等

中间件：提供messageId
业务实现：业务判断唯一ID

如何顺序消费消息

中间件：顺序队列
业务实现：生产者将消息放入一个队列，消费者只订阅这个队列。