rocketMq 与 kafaka 的区别
RocketMQ 和 Kafka 都是分布式消息中间件，主要用于处理高吞吐量、低延迟的消息传递。它们各自有其特点和适用场景，在以下几个方面存在显著区别：
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架构设计：
- Kafka：采用了多分区（partition）的发布-订阅模式，每个topic下的消息被分散存储在多个partition中，这允许并行读写操作以提升性能。Kafka broker与ZooKeeper配合进行集群管理和服务发现。
- RocketMQ：采用主从同步架构，包括Producer、Broker和Consumer三个角色，支持队列模型和发布/订阅模型。RocketMQ使用自定义的NameServer进行服务注册与发现。
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数据可靠性：
- Kafka：默认采用异步刷盘方式来提高性能，同时支持同步复制和异步复制，但单机可靠性相对RocketMQ在某些场景下可能较低。
- RocketMQ：支持同步刷盘和异步刷盘，以及同步复制和异步复制，提供了更高的数据可靠性保证。
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性能表现：
- Kafka：由于其高效的磁盘顺序写入机制，单节点能够达到非常高的写入吞吐量（百万条消息每秒）。大量并发时，分区数量对整体性能影响较大。
- RocketMQ：虽然单节点写入TPS略低于Kafka，但在实际业务场景下也能提供很高的性能，并且在某些运维场景下，比如扩容，因为其数据存储设计，可能导致运维成本更低。
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运维复杂性：
- Kafka：Topic的分区管理和迁移可能会比较复杂，尤其是在需要调整分区数的时候，这会影响到整体的吞吐量和可用性。
- RocketMQ：其单一commitlog文件的设计使得在扩缩容时不会涉及数据移动，因此在运维上可能相对简单一些。
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功能特性：
- Kafka：擅长日志处理和流处理场景，集成众多大数据生态工具，如Spark、Flink等，也支持事务消息、幂等消费等功能，但在消息查询、消息回溯等方面原生支持较弱。
- RocketMQ：在消息查询、消息回溯、定时消息等方面提供更完善的支持，更适合企业级应用，尤其是对于金融、电商等行业中的事务消息、严格顺序消息等有较高要求的场景。
总结来说，选择RocketMQ还是Kafka取决于具体应用场景和需求。如果追求极致的消息处理速度和大规模日志处理，Kafka可能是更好的选择；而当需要更强的数据一致性、事务支持或更灵活的消息处理机制时，RocketMQ的优势会更加明显。随着两者版本迭代更新，上述部分差异可能会有所变化，实际使用时建议参考最新版的功能对比和官方文档。
参考文档：
https://www.cnblogs.com/yssd/p/15195106.html
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