Kafka
首先Kafka的吞吐量几乎是行业里最优秀的，在常规的机器配置下，一台机器可以达到每秒十几万的QPS，相当的强悍。
Kafka性能也很高，基本上发送消息给Kafka都是毫秒级的性能。可用性也很高，Kafka是可以支持集群部署的，其中部分机器宕机是可以继续运行的。
但是Kafka比较为人诟病的一点，似乎是丢数据方面的问题，因为Kafka收到消息之后会写入一个磁盘缓冲区里，并没有直接落地到物理磁盘上去，所以要是机器本身故障了，可能会导致磁盘缓冲区里的数据丢失。
而且Kafka另外一个比较大的缺点，就是功能非常的单一，主要是支持发送消息给他，然后从里面消费消息，其他就没有什么额外的高级功能了。所以基于Kafka有限的功能，可能适用的场景并不是很多。
基本行业里的一个标准，是把Kafka用在用户行为日志的采集和传输上，比如大数据团队要收集APP上用户的一些行为日志，这种日志就是用Kafka来收集和传输的。因为那种日志适当丢失数据是没有关系的，而且一般量特别大，要求吞吐量要高，一般就是收发消息，不需要太多的高级功能，所以Kafka是非常适合这种场景的。
RabbitMQ
在RocketMQ出现之前，国内大部分公司都从ActiveMQ切换到RabbitMQ来使用，包括很多一线互联网大厂，而且直到现在都有很多中小型公司在使用RabbitMQ。
RabbitMQ的优势在于可以保证数据不丢失，也能保证高可用性，即集群部署的时候部分机器宕机可以继续运行，然后支持部分高级功能，比如说死信队列，消息重试之类的，这些是他的优点。
但是他也有一些缺点，最为人诟病的，就是RabbitMQ的吞吐量是比较低的，一般就是每秒几万的级别，所以如果遇到特别特别高并发的情况下，支撑起来是有点困难的。
而且他进行集群扩展的时候（也就是加机器部署），还比较麻烦。
另外还有一个较为致命的缺陷，就是他的开发语言是erlang，国内很少有精通erlang语言的工程师，因此也没办法去阅读他的源代码，甚至修改他的源代码。
所以现在行业里的一个情况是，很多BAT等一线互联网大厂都切换到使用更加优秀的RocketMQ了，但是很多中小型公司觉得RabbitMQ基本可以满足自己的需求还在继续使用中，因为中小型公司并不需要特别高的吞吐量，RabbitMQ已经足以满足他们的需求了，而且也不需要部署特别大规模的集群，也没必要去阅读和修改RabbitMQ的源码。
RocketMQ
几乎同时解决了Kafka和RabbitMQ的缺陷。
RocketMQ的吞吐量也同样很高，单机可以达到10万QPS以上，而且可以保证高可用性，性能很高，而且支持通过配置保证数据绝对不丢失，可以部署大规模的集群，还支持各种高级的功能，比如说延迟消息、事务消息、消息回溯、死信队列、消息积压，等等。
而且RocketMQ是基于Java开发的，符合国内大多数公司的技术栈，很容易就可以阅读他的源码，甚至是修改他的源码。
所以现在国内很多一线互联网大厂都切换为使用RocketMQ了，他们需要RocketMQ的高吞吐量，大规模集群部署能力，以及各种高阶的功能去支撑自己的各种业务场景，同时还可以根据自己的需求定制修改RocketMQ的源码。
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