1. Kafka
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，它能够处理高吞吐量、可扩展性强、低延迟的实时数据流。它最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 项目的一部分。
基本概念： Kafka 的核心概念包括：Producer（生产者）、Broker（消息代理）、Consumer（消费者）和 Topic（主题）。
- Producer：负责产生数据并将其发送到 Kafka 集群中的某个 Topic。
- Broker：Kafka 集群中的节点，负责存储和转发消息。
- Consumer：订阅并消费来自 Kafka 集群中某个 Topic 的消息。
- Topic：消息的类别，Producer 将消息发送到某个 Topic，Consumer 从某个 Topic 订阅消息。
特点：
- 高吞吐量
- 可扩展性强
- 低延迟
- 数据持久化
- 分布式
适用场景： Kafka 适用于大数据、实时数据流处理、日志收集、监控等场景。
2. RabbitMQ
RabbitMQ 是一个开源的、基于 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）的消息队列系统。它支持多种协议和消息模式，具有良好的可扩展性和可靠性。
基本概念： RabbitMQ 的核心概念包括：Producer（生产者）、Exchange（交换器）、Queue（队列）和 Consumer（消费者）。
- Producer：负责产生消息并将其发送到 Exchange。
- Exchange：消息的转发器，根据绑定规则将消息路由到相应的 Queue。
- Queue：存储消息的缓冲区。
- Consumer：订阅并消费来自 Queue 的消息。
特点：
- 多协议支持
- 多种消息模式
- 高可用性
- 插件丰富
适用场景： RabbitMQ 适用于多种场景，如异步任务处理、系统解耦、流量削峰等。
3. RocketMQ
Apache RocketMQ 是一个分布式、高性能、可扩展的消息队列系统。它支持 Pub/Sub（发布/订阅）和 P2P（点对点）两种模式，并提供了多种高级功能。
基本概念： RocketMQ 的核心概念包括：Producer（生产者）、Broker（消息代理）、Consumer（消费者）和 Topic（主题）。
- Producer：负责产生数据并将其发送到 RocketMQ 集群中的某个 Topic。
- Broker：RocketMQ 集群中的节点，负责存储和转发消息。
- Consumer：订阅并消费来自 RocketMQ 集群中某个 Topic 的消息。
- Topic：消息的类别，Producer 将消息发送到某个 Topic，Consumer 从某个 Topic 订阅消息。
特点：
- 高性能
- 可扩展性强
- 多种消息模式
- 高级功能支持
适用场景： RocketMQ 适用于大数据、实时数据流处理、日志收集、监控等场景。
