**1. ActiveMQ** 优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据。 <br/> 缺点：官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用。 <br/> **2. Kafka** 大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn，Uber, Twitter, Netflix 等大公司所采纳。 <br/> 优点: 性能卓越，单机写入 TPS 约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非常高，kafka 是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用，消费者采用 Pull 方式获取消息， 消息有序，通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次。有优秀的第三方Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持：功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用。 <br/> 缺点：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，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试；支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢。 <br/> **3. RocketMQ** RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog 分发等场景。 <br/> 优点：<mark>单机吞吐量十万级</mark>，可用性非常高，分布式架构，<mark>消息可以做到 0 丢失</mark>，MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好，<mark>支持 10 亿级别的消息堆积</mark>，不会因为堆积导致性能下降，源码是 java 我们可以自己阅读源码，定制自己公司的 MQ。 <br/> 缺点：支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++，其中 c++不成熟；社区活跃度一般，没有在 MQ核心中去实现 JMS 等接口，有些系统要迁移需要修改大量代码。 <br/> **4. RabbitMQ** 2007 年发布，是一个在 AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。 <br/> 优点：由于 erlang 语言的<mark>高并发特性</mark>，性能较好；<mark>吞吐量到万级</mark>，MQ 功能比较完备，健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言 如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持 AJAX 文档齐全；开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用，社区活跃度高；更新频率相当高。 缺点：商业版需要收费，学习成本较高。 <br/> **** RabbitMQ官网：https://www.rabbitmq.com/news.html