Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ vs Pulsar：四大开源消息中间件全面对比

消息中间件应用广泛，Kafka、RabbitMQ 、RocketMQ 和 Pulsar 更是其中的佼佼者，经常被放在一起比较。

从数据迁移同步行业来看，Kafka 用户占了大多数，因为在大数据生态中，其是核心组件之一。RocketMQ 在国内也比较流行，主要应用在在线业务场景，这和它的技术特性和发展路径紧密相关。相比之下，RabbitMQ 和 Pulsar 的使用量在国内相对少些。

那么，它们到底有什么区别呢？本文将从架构设计、性能表现、可扩展性、可靠性 4 个角度进行对比，以呈现一个相对客观的产品状态。

架构设计

Kafka

Kafka 采用分布式日志存储架构。Producer 将消息写入 Broker，Broker 将消息存储在分区日志中，Consumer 从分区中顺序拉取数据。ZooKeeper 管理集群元数据。

RabbitMQ

RabbitMQ 基于 AMQP 协议。Producer 将消息发送到 Exchange，再由 Exchange 根据路由规则将消息投递到不同 Queue，最终由 Consumer 消费。其路由模式（direct/topic/fanout/headers）非常灵活，便于应对复杂消息流转。

RocketMQ

RocketMQ 采用轻量级 NameServer + Broker 架构，Producer 从 NameServer 获取路由信息，再将消息写入 Broker 的队列（MessageQueue）。支持事务消息、顺序消息。

Pulsar

Pulsar 采用 Broker + BookKeeper（存储层）架构，实现计算与存储分离。支持分层存储，天然云原生。

性能表现

注：数据仅供参考，权威 benchmark 参见产品官方资料

可扩展性

Kafka ：基于 分区（Partition） 实现水平扩展，一个 Topic 可以拆分为多个分区并行处理。Broker 集群内的节点数量可扩展至成百上千，支撑大规模实时数据流。

RabbitMQ ：通过 多节点集群 模式扩展，但 Queue 需要复制到多个节点，带来较高的同步开销。因此更适合中等规模数据场景。

RocketMQ ：通过 增加 Broker 和队列数量 提升性能，存储层支持动态增加 Broker，消费者也能独立扩展，可无停机进行扩容。对于大规模分布式系统，RocketMQ 的扩展方式比较友好。

Pulsar ：采用 存算分离 ，可以单独增加 Broker 提升处理能力，增加 BookKeeper 提升存储能力，互不影响，再加上多租户动态资源分配，适合 大规模云原生环境。

可靠性

Kafka ：依靠 分区多副本 机制保证数据安全。默认提供 At-least-once 语义，通过幂等写入和事务机制可以实现 Exactly-once。

RabbitMQ ：3.8.0 版本中引入了 Quorum Queue，基于 Raft 共识算法，增强可靠性。提供 At-least-once 语义，保证不丢消息，但可能存在重复，需要业务端做幂等处理。

RocketMQ ：通过 主从复制 和 刷盘机制 保证可靠性。新版本的 DLedger 基于 Raft 协议，支持自动主从切换，容错能力更强。

Pulsar：基于 BookKeeper 的多副本存储，即使 Broker 故障也能保障数据安全。天然支持多租户和隔离，可靠性和容错能力突出，尤其适合云原生环境。

总结

CloudCanal 如何支持数据流动？

上面我们对比了 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 和 Pulsar，可以看到它们在不同场景中各有优势。

无论选择哪一款消息中间件，都绕不开一个关键问题：如何把数据稳定、高效地同步到这些消息系统中？

这正是 CloudCanal 擅长的领域。CloudCanal 作为一款实时数据迁移与同步工具，具备以下特点：

• 实时低延迟：基于 CDC 技术捕获数据库变更，秒级同步到各类主流消息中间件，保证数据的实时流动。
• 一站式支持：同时支持 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、Pulsar 等主流消息系统，企业无需额外开发同步工具。
• 自动化与可视化：提供友好的 UI 界面，支持任务配置、监控与运维全流程可视化，降低运维负担。
• 部署灵活：支持本地私有部署和 SaaS 部署两种模式，适配不同规模的业务需求。

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