一、语言不同
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
kafka是采用Scala语言开发，它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上
二、结构不同
RabbitMQ采用AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）是一个进程间传递异步消息的网络协议
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RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成
kafka采用mq结构：broker 有part 分区的概念
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三、Brokerr与Consume交互方式不同
RabbitMQ 采用push的方式
kafka采用pull的方式
四、在集群负载均衡方面，
rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。
kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理
数据可靠性
- RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步Replication，异步Replication
- Kafka使用异步刷盘方式，异步Replication
总结：RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高，不会因为操作系统Crash，导致数据丢失。 同时同步Replication也比Kafka异步Replication更可靠，数据完全无单点。另外Kafka的Replication以topic为单位，支持主机宕机，备机自动切换，但是这里有个问题，由于是异步Replication，那么切换后会有数据丢失，同时Leader如果重启后，会与已经存在的Leader产生数据冲突。开源版本的RocketMQ不支持Master宕机，Slave自动切换为Master，阿里云版本的RocketMQ支持自动切换特性。
性能对比
- Kafka单机写入TPS约在百万条/秒，消息大小10个字节
- RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒，单机部署3个Broker，可以跑到最高12万条/秒，消息大小10个字节
总结：Kafka的TPS跑到单机百万，主要是由于Producer端将多个小消息合并，批量发向Broker。
RocketMQ为什么没有这么做？
- Producer通常使用Java语言，缓存过多消息，GC是个很严重的问题
- Producer调用发送消息接口，消息未发送到Broker，向业务返回成功，此时Producer宕机，会导致消息丢失，业务出错
- Producer通常为分布式系统，且每台机器都是多线程发送，我们认为线上的系统单个Producer每秒产生的数据量有限，不可能上万。
- 缓存的功能完全可以由上层业务完成。
单机支持的队列数
- Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长
- RocketMQ单机支持最高5万个队列，Load不会发生明显变化
队列多有什么好处？
- 单机可以创建更多Topic，因为每个Topic都是由一批队列组成
- Consumer的集群规模和队列数成正比，队列越多，Consumer集群可以越大
消息投递实时性
- Kafka使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间
- RocketMQ使用长轮询，同Push方式实时性一致，消息的投递延时通常在几个毫秒。
消费失败重试
- Kafka消费失败不支持重试
- RocketMQ消费失败支持定时重试，每次重试间隔时间顺延
总结：例如充值类应用，当前时刻调用运营商网关，充值失败，可能是对方压力过多，稍后在调用就会成功，如支付宝到银行扣款也是类似需求。
这里的重试需要可靠的重试，即失败重试的消息不因为Consumer宕机导致丢失。
严格的消息顺序
- Kafka支持消息顺序，但是一台Broker宕机后，就会产生消息乱序
- RocketMQ支持严格的消息顺序，在顺序消息场景下，一台Broker宕机后，发送消息会失败，但是不会乱序
Mysql Binlog分发需要严格的消息顺序
定时消息
- Kafka不支持定时消息
- RocketMQ支持两类定时消息
- 开源版本RocketMQ仅支持定时Level
- 阿里云ONS支持定时Level，以及指定的毫秒级别的延时时间
分布式事务消息
- Kafka不支持分布式事务消息
- 阿里云ONS支持分布式定时消息，未来开源版本的RocketMQ也有计划支持分布式事务消息
消息查询
- Kafka不支持消息查询
- RocketMQ支持根据Message Id查询消息，也支持根据消息内容查询消息（发送消息时指定一个Message Key，任意字符串，例如指定为订单Id）
总结：消息查询对于定位消息丢失问题非常有帮助，例如某个订单处理失败，是消息没收到还是收到处理出错了。
消息回溯
- Kafka理论上可以按照Offset来回溯消息
- RocketMQ支持按照时间来回溯消息，精度毫秒，例如从一天之前的某时某分某秒开始重新消费消息
总结：典型业务场景如consumer做订单分析，但是由于程序逻辑或者依赖的系统发生故障等原因，导致今天消费的消息全部无效，需要重新从昨天零点开始消费，那么以时间为起点的消息重放功能对于业务非常有帮助。
消费并行度
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Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数，如分区数为10，那么最多10台机器来并行消费（每台机器只能开启一个线程），或者一台机器消费（10个线程并行消费）。即消费并行度和分区数一致。
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RocketMQ消费并行度分两种情况
- 顺序消费方式并行度同Kafka完全一致
- 乱序方式并行度取决于Consumer的线程数，如Topic配置10个队列，10台机器消费，每台机器100个线程，那么并行度为1000。
消息轨迹
- Kafka不支持消息轨迹
- 阿里云ONS支持消息轨迹
开发语言友好性
- Kafka采用Scala编写
- RocketMQ采用Java语言编写
Broker端消息过滤
- Kafka不支持Broker端的消息过滤
- RocketMQ支持两种Broker端消息过滤方式
- 根据Message Tag来过滤，相当于子topic概念
- 向服务器上传一段Java代码，可以对消息做任意形式的过滤，甚至可以做Message Body的过滤拆分。
消息堆积能力
理论上Kafka要比RocketMQ的堆积能力更强，不过RocketMQ单机也可以支持亿级的消息堆积能力，我们认为这个堆积能力已经完全可以满足业务需求。
开源社区活跃度
- Kafka社区更新较慢
- RocketMQ的github社区有250个个人、公司用户登记了联系方式，QQ群超过1000人。
商业支持
- Kafka原开发团队成立新公司，目前暂没有相关产品看到
- RocketMQ在阿里云上已经开放公测近半年，目前以云服务形式免费供大家商用，并向用户承诺99.99%的可靠性，同时彻底解决了用户自己搭建MQ产品的运维复杂性问题
成熟度
- Kafka在日志领域比较成熟
- RocketMQ在阿里集团内部有大量的应用在使用，每天都产生海量的消息，并且顺利支持了多次天猫双十一海量消息考验，是数据削峰填谷的利器。
五、使用场景
rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。
金融场景中经常使用
kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度（与分区上的存储大小无关），消息处理的效率很高。（大数据）
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