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本文比较常见数据库 RabbitMQ 与 Apache Kafka
简单介绍
RabbitMQ 和 Apache Kafka 是可以处理高吞吐量数据的队列。一般来说，他们会被用于在不同的应用程序之间进行通信，这个功能可以使我们将一个服务拆解成多个微服务，这些微服务共同构成之间的系统，通过拆分服务，我们可以提高服务的可拓展性。
主要区别——持久性
目前，RabbitMQ 与 Apache Kafka最大的区别就是 Apache Kafka可以像数据库一样的使用，我可以在kafka中无限期的保存这些应用程序之间的消息记录，而如果我们使用RabbitMQ时，在确认某个消息已经被处理后，这个消息会从队列中被删除。消息记录也丢失了。而在kafka中，理论上我们可以一直存储这些消息记录。
RabbitMQ的优点
有的时候使用RabbitMQ更合适，想想一个场景，一个队列中存储的消息代表需要完成的工作，有一些工作人员并发的消费这条消息，通过消费，工作人员知道哪些工作需要被处理，一旦工作人员完成工作，他们会确认该消息已处理。这个时候就可以删除消息。 但在kafka中，通常需要批量确认或提交消息来表示这个动作。如果一条消息处理失败要怎么办呢？在 RabbitMQ 中，您只需将该消息重新发布回队列以供将来处理。在 Apache Kafka 中，由于您希望保持一致的状态，因此推送两次相同的消息。有的时候可能会出现问题，比如购买订单事件，必然不希望处理两次这种消息，所以可能需要额外的队列来解决这类业务场景。比如“死信队列”。
RabbitMQ不易于水平拓展。
如标题所描述，RabbitMQ不易于水平拓展。
有趣的问题
队列是否可以在消费者消费完数据后保留数据？
Apache Kafka 可以，每个消费者都可以在该队列中的任何偏移处读取，并且消费者与消费者之间是独立的。
RabbitMQ 并不可以， 一旦消费者开始处理消息，这条被处理的消息就不会被提供给其他人。
来自kafka团队的警告
RabbitMQ 进入该行业的时间要长得多，可用的工具比 Apache Kafka 更丰富。
运行和维护 RabbitMQ 通常比使用 Apache Kafka 更简单。除非您选择像Confluence这样的云解决方案，否则管理 Apache Kafka 集群通常会比较麻烦，并且需要更深入的 DevOps 和系统管理知识。 当然kafka也在积极改变（此处请考虑该文章的时效性。）
