在 SOA 架構盛行的今天，無論大數據工程師還是開發工程師，利用消息中間件實現可靠的消息傳輸是一門必修課。

消息隊列中間件的使用并不復雜，但消息隊列的選型一直是個難點。比如：

• 不同業務場景下該如何選型消息隊列？

• 流消息系統和隊列消息系統的?producer 有何區別？

• Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 各自的優劣在哪？

在實際場景中，性能強大的 Kafka 支持排序保證，非常適合提取消息；而RocketMQ、RabbitMQ 擁有完善的隊列特性，可以彌補 Kafka 的不足。

很多公司經常會在 Kafka 和?RabbitMQ 或 RocketMQ?之間做選擇，這是因為在實時流式架構中，消息用例可被分為兩類：隊列和流。兩者都不能舍棄，系統復雜度自然大大提高。

我的經驗是，消息中間件的兼容之道，最關鍵一環就是消息隊列選型。

除了老牌消息系統，新一代云原生消息系統 Apache Pulsar 支持流處理，同時它的共享訂閱模式能將 topic 用作隊列，向同一 topic 內的 consumer 提供多個虛擬隊列并支持延遲發送消息。

冉冉升起的新星 Pulsar 支持三種訂閱類型，很大程度上解決了現有開源消息系統的核心痛點：

• 排他性。只能有一個 Consumer，接收一個 Topic 所有的消息

• 共享性。可以同時存在多個 Consumer，每個 Consumer 處理 topic 中一部消息

• Failover 特性。同一時刻只有一個有效的Consumer，其余的 Consumer 作為備用節點，在 Master Consumer 不可用后進行替代

移動互聯網下半場，高并發、高吞吐已經不再是業務的首要痛點，代表未來的云原生消息系統 Pulsar 不僅能上陣實戰，更適合搶先學習和掌握。

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Pulsar 通過特別的設計和抽象，統一地支持 Streaming 和 Queueing 兩種消息消費模式，保持了 Streaming 模式的高性能和 Queueing 模式的靈活性。Pulsar 在保證大數據消息系統的性能和吞吐量的同時，提供了更多企業級的 Feature，包括方便的運維和擴展，靈活的消息模型，多語言API，多租戶，異地多備，和數據的強持久性一致性等等，解決了現有開源消息系統的很多不足之處。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Kafka：那我走？这个新一代消息中间件，彻底火了！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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