前提背景
大家都知道，市面上有许多开源的MQ，例如，RocketMQ、Kafka、RabbitMQ等等，现在Pulsar也开始发光，今天我们谈谈笔者最常用的RocketMQ和Kafka，想必大家早就知道二者之间的特点以及区别，但是在实际场景中，二者的选取有可能会范迷惑，那么今天笔者就带领大家分析一下二者之间的区别，以及选取标准吧！
架构对比
RocketMQ的架构
RocketMQ由NameServer、Broker、Consumer、Producer组成，NameServer之间互不通信，Broker会向所有的nameServer注册，通过心跳判断broker是否存活，producer和consumer 通过nameserver就知道broker上有哪些topic。
Kafka的架构
Kafka的元数据信息都是保存在Zookeeper，新版本部分已经存放到了Kafka内部了，由Broker、Zookeeper、Producer、Consumer组成。
Broker对比
主从架构模型差异:
维度不同
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Kafka的master/slave是基于partition(分区)维度的，而RocketMQ是基于Broker维度的；
- Kafka的master/slave是可以切换的（主要依靠于Zookeeper的主备切换机制）
- RocketMQ无法实现自动切换，当RocketMQ的Master宕机时，读能被路由到slave上，但写会被路由到此topic的其他Broker上。
刷盘机制
RocketMQ支持同步刷盘，也就是每次消息都等刷入磁盘后再返回，保证消息不丢失，但对吞吐量稍有影响。一般在主从结构下，选择异步双写策略是比较可靠的选择。
消息查询
RocketMQ支持消息查询，除了queue的offset外，还支持自定义key。RocketMQ对offset和key都做了索引，均是独立的索引文件。
消费失败重试与延迟消费
RocketMQ针对每个topic都定义了延迟队列，当消息消费失败时，会发回给Broker存入延迟队列中，每个消费者在启动时默认订阅延迟队列，这样消费失败的消息在一段时候后又能够重新消费。
延迟时间与延迟级别一一对应，延迟时间是随失败次数逐渐增加的，最后一次间隔2小时。
当然发送消息是也可以指定延迟级别，这样就能主动设置延迟消费，在一些特定场景下还是有作用的。
数据读写速度
Kafka每个partition独占一个目录，每个partition均有各自的数据文件.log，相当于一个topic有多个log文件。
RocketMQ是每个topic共享一个数据文件commitlog，
Kafka的topic一般有多个partition，所以Kafka的数据写入速度比RocketMQ高出一个量级。
但Kafka的分区数超过一定数量的文件同时写入，会导致原先的顺序写转为随机写，性能急剧下降，所以kafka的分区数量是有限制的。
随机和顺序读写的对比
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连续 / 随机 I/O（在底层硬盘维度）
- 连续 I/O ：指的是本次 I/O 给出的初始扇区地址和上一次 I/O 的结束扇区地址是完全连续或者相隔不多的。反之，如果相差很大，则算作一次随机 I/O。
发生随机I/O可能是因为磁盘碎片导致磁盘空间不连续，或者当前block空间小于文件大小导致的。
连续 I/O 比随机 I/O 效率高的原因是
- 连续 I/O，磁头几乎不用换道，或者换道的时间很短；
- 随机 I/O，如果这个 I/O 很多的话，会导致磁头不停地换道，造成效率的极大降低。
随机和顺序速度比较
IOPS和吞吐量：为何随机是关注IOPS，顺序关注吞吐量？
随机在每次IO操作的寻址时间和旋转延时都不能忽略不计，而这两个时间的存在也就限制了IOPS的大小；
顺序读写可以忽略不计寻址时间和旋转延时，主要花费在数据传输的时间上。
IOPS来衡量一个IO系统性能的时候，要说明读写的方式以及单次IO的大小，因为读写方式会受到旋转时间和寻道时间影响，而单次IO会受到数据传输时间影响。
服务治理
Kafka用Zookeeper来做服务发现和治理，broker和consumer都会向其注册自身信息，同时订阅相应的znode，这样当有broker或者consumer宕机时能立刻感知，做相应的调整；
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RocketMQ用自定义的nameServer做服务发现和治理，其实时性差点，比如如果broker宕机，producer和consumer不会实时感知到，需要等到下次更新broker集群时(最长30S)才能做相应调整，服务有个不可用的窗口期，但数据不会丢失，且能保证一致性。
- 但是某个consumer宕机，broker会实时反馈给其他consumer，立即触发负载均衡，这样能一定程度上保证消息消费的实时性。
Producer差异
发送方式
kafka默认使用异步发送的形式，有一个memory buffer暂存消息，同时会将多个消息整合成一个数据包发送，这样能提高吞吐量，但对消息的实效有些影响；
RocketMQ可选择使用同步或者异步发送。
发送响应
Kafka的发送ack支持三种设置：
消息存进memory buffer就返回（0）；
等到leader收到消息返回（1）
等到leader和isr的follower都收到消息返回（-1）
上面也介绍了，Kafka都是异步刷盘
RocketMQ都需要等broker的响应确认，有同步刷盘，异步刷盘，同步双写，异步双写等策略，相比于Kafka多了一个同步刷盘。
Consumer差异
消息过滤
- RocketMQ的queue和kafka的partition对应，但RocketMQ的topic还能更加细分，可对消息加tag，同时订阅时也可指定特定的tag来对消息做更进一步的过滤。
有序消息
RocketMQ支持全局有序和局部有序
Kafka也支持有序消息，但是如果某个broker宕机了，就不能在保证有序了。
消费确认
RocketMQ仅支持手动确认，也就是消费完一条消息ack+1，会定期向broker同步消费进度，或者在下一次pull时附带上offset。
Kafka支持定时确认，拉取到消息自动确认和手动确认，offset存在zookeeper上。
消费并行度
Kafka的消费者默认是单线程的，一个Consumer可以订阅一个或者多个Partition，一个Partition同一时间只能被一个消费者消费，也就是有多少个Partition就最多有多少个线程同时消费。
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。
RocketMQ消费并行度分两种情况：有序消费模式和并发消费模式，
有序模式下，一个消费者也只存在一个线程消费，并行度同Kafka完全一致。
并发模式下，每次拉取的消息按consumeMessageBatchMaxSize(默认1)拆分后分配给消费者线程池，消费者线程池min=20,max=64。也就是每个queue的并发度在20-64之间，一个topic有多个queue就相乘。所以rocketmq的并发度比Kafka高出一个量级。
并发消费方式并行度取决于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。
事务消息
RocketMQ指定一定程度上的事务消息，当前开源版本删除了事务消息回查功能，事务机制稍微变得没有这么可靠了，不过阿里云的rocketmq支持可靠的事务消息；kafka不支持分布式事务消息。
Topic和Tag的区别？
业务是否相关联
无直接关联的消息：淘宝交易消息，京东物流消息使用不同的 Topic 进行区分。
交易消息，电器类订单、女装类订单、化妆品类订单的消息可以用Tag进行区分。
消息优先级是否一致：如同样是物流消息，盒马必须小时内送达，天猫超市 24 小时内送达，淘宝物流则相对会慢一些，不同优先级的消息用不同的 Topic 进行区分。
消息量级是否相当：有些业务消息虽然量小但是实时性要求高，如果跟某些万亿量级的消息使用同一个Topic，则有可能会因为过长的等待时间而“饿死”，此时需要将不同量级的消息进行拆分，使用不同的Topic。
Tag和Topic的选用
针对消息分类，您可以选择创建多个Topic，或者在同一个Topic下创建多个Tag。
不同的Topic之间的消息没有必然的联系。
Tag则用来区分同一个Topic下相互关联的消息，例如全集和子集的关系、流程先后的关系。
通过合理的使用 Topic 和 Tag，可以让业务结构清晰，更可以提高效率。
Tag怎么实现消息过滤
RocketMQ分布式消息队列的消息过滤方式有别于其它MQ中间件，是在Consumer端订阅消息时再做消息过滤的。
RocketMQ这么做是在于其Producer端写入消息和Consumer端订阅消息采用分离存储的机制来实现的，Consumer端订阅消息是需要通过ConsumeQueue这个消息消费的逻辑队列拿到一个索引，然后再从CommitLog里面读取真正的消息实体内容，所以说到底也是还绕不开其存储结构。
ConsumeQueue的存储结构：可以看到其中有8个字节存储的Message Tag的哈希值，基于Tag的消息过滤是基于这个字段值的。
Tag过滤方式
Consumer端在订阅消息时除了指定Topic还可以指定Tag，如果一个消息有多个Tag，可以用||分隔。
Consumer端会将这个订阅请求构建成一个SubscriptionData，发送一个Pull消息的请求给Broker端。
Broker端从RocketMQ的文件存储层—Store读取数据之前，会用这些数据先构建一个MessageFilter，然后传给Store。
Store从ConsumeQueue读取到一条记录后，会用它记录的消息tag hash值去做过滤，由于在服务端只是根据hashcode进行判断。
无法精确对tag原始字符串进行过滤，故在消息消费端拉取到消息后，还需要对消息的原始tag字符串进行比对，如果不同，则丢弃该消息，不进行消息消费。
Message Body过滤方式
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
数据消息的堆积能力
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。
消息数据回溯
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，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。
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。
数据一致性和实时性
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
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
（题外话）Kafka没有的，RocketMQ独有的tag机制
普通消息、事务消息、定时（延时）消息、顺序消息，不同的消息类型使用不同的 Topic，无法通过Tag进行区分。
总结
RocketMQ定位于非日志的可靠消息传输（日志场景也OK），目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景。
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。
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。
