我知道这是一个老问题了，但是在处理数据编校时RabbitMQ可能是一个更好的选择。

在RabbitMQ中，默认情况下，一旦消息被消费，它就会被删除。在Kafka中，默认情况下，消息保存一周。通常将这个时间设置为更长的时间，甚至永远不删除它们。

虽然这两个产品都可以配置为保留(或不保留)消息，但如果CCPA或GDPR合规性是一个问题，我会选择RabbitMQ。

如果你有复杂的路由需求，想要一个内置的GUI来监控代理，那么RabbitMQ可能是最适合你的应用程序。否则，如果你正在寻找一个消息代理来处理高吞吐量并提供对流历史的访问，Kafka可能是更好的选择。

我每周都听到这个问题。RabbitMQ(类似于IBM MQ或JMS或其他消息传递解决方案)用于传统消息传递，Apache Kafka用作流媒体平台(消息传递+分布式存储+数据处理)。两者都是为不同的用例构建的。

你可以在“传统消息传递”中使用Kafka，但不能在Kafka特定的场景中使用MQ。

文章“Apache Kafka vs.企业服务总线——朋友、敌人还是亦敌亦友?”(https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-vs-enterprise-service-bus-esb-friends-enemies-or-frenemies/)讨论了为什么Kafka对集成和消息解决方案(包括RabbitMQ)不是竞争的，而是互补的，以及如何将两者集成。

Scaling both is hard in a distributed fault tolerant way but I'd make a case that it's much harder at massive scale with RabbitMQ. It's not trivial to understand Shovel, Federation, Mirrored Msg Queues, ACK, Mem issues, Fault tollerance etc. Not to say you won't also have specific issues with Zookeeper etc on Kafka but there are less moving parts to manage. That said, you get a Polyglot exchange with RMQ which you don't with Kafka. If you want streaming, use Kafka. If you want simple IoT or similar high volume packet delivery, use Kafka. It's about smart consumers. If you want msg flexibility and higher reliability with higher costs and possibly some complexity, use RMQ.

我知道这是一个老问题了，但是在处理数据编校时RabbitMQ可能是一个更好的选择。

在RabbitMQ中，默认情况下，一旦消息被消费，它就会被删除。在Kafka中，默认情况下，消息保存一周。通常将这个时间设置为更长的时间，甚至永远不删除它们。

虽然这两个产品都可以配置为保留(或不保留)消息，但如果CCPA或GDPR合规性是一个问题，我会选择RabbitMQ。

投票最多的答案涵盖了大部分内容，但我想强调用例的观点。卡夫卡能做兔子mq能做的事情吗?答案是肯定的，但兔子mq能做卡夫卡能做的所有事情吗?答案是否定的。

rabbit mq不能做的让kafka与众不同的事情是分布式消息处理。现在读一下得票最多的答案，它会更有意义。

To elaborate, take a use case where you need to create a messaging system that has super high throughput for example "likes" in facebook and You have chosen rabbit mq for that. You created an exchange and queue and a consumer where all publishers (in this case FB users) can publish 'likes' messages. Since your throughput is high, you will create multiple threads in consumer to process messages in parallel but you still bounded by the hardware capacity of the machine where consumer is running. Assuming that one consumer is not sufficient to process all messages - what would you do?

你能再增加一个消费者到队列中吗?不，你不能这样做。 你能创建一个新的队列并绑定该队列来交换发布“喜欢”消息吗?答案是不能，因为你会有两次消息处理。

这是卡夫卡解决的核心问题。它允许您创建分布式分区(rabbit mq中的Queue)和相互通信的分布式消费者。这确保主题中的消息由分布在各个节点(Machines)中的使用者处理。

Kafka代理确保消息在该主题的所有分区上实现负载平衡。消费者组确保所有消费者彼此交谈，并且消息不会被处理两次。

但在现实生活中，除非吞吐量非常高，否则您不会遇到这个问题，因为即使只有一个消费者，rabbit mq也可以非常快地处理数据。