RabbitMQ是一个可靠的通用消息代理，支持多种协议，如AMQP、MQTT、STOMP等。它可以处理高吞吐量。RabbitMQ的一个常见用例是处理后台作业或长时间运行的任务，比如文件扫描、图像缩放或PDF转换。RabbitMQ也用于微服务之间，作为应用程序之间通信的一种手段，避免了消息传递的瓶颈。

Kafka是一种消息总线，针对高吞吐量的数据流和重放进行了优化。当你需要移动大量数据、实时处理数据或在一段时间内分析数据时，请使用Kafka。换句话说，就是需要收集、存储和处理数据的地方。例如，当您想要跟踪网络商店上的用户活动并生成建议购买的商品时。另一个例子是用于跟踪、摄取、日志记录或安全的数据分析。

Kafka可以被看作是一个持久的消息代理，应用程序可以对磁盘上的流数据进行处理和再处理。Kafka有一个非常简单的路由方法。如果你需要以复杂的方式将消息路由到用户，RabbitMQ有更好的选择。如果你需要支持离线的批处理消费者或者想要低延迟消息的消费者，可以使用Kafka。

In order to understand how to read data from Kafka, we first need to understand its consumers and consumer groups. Partitions allow you to parallelize a topic by splitting the data across multiple nodes. Each record in a partition is assigned and identified by its unique offset. This offset points to the record in a partition. In the latest version of Kafka, Kafka maintains a numerical offset for each record in a partition. A consumer in Kafka can either automatically commit offsets periodically, or it can choose to control this committed position manually. RabbitMQ will keep all states about consumed/acknowledged/unacknowledged messages. I find Kafka more complex to understand than the case of RabbitMQ, where the message is simply removed from the queue once it's acked.

RabbitMQ的队列在空时是最快的，而Kafka以很小的开销保留大量数据——Kafka是为保存和分发大量消息而设计的。(如果你打算在RabbitMQ中使用很长的队列，你可以看看惰性队列。)

Kafka是基于水平扩展(通过增加更多的机器来扩展)而构建的，而RabbitMQ主要是为垂直扩展(通过增加更多的能力来扩展)而设计的。

RabbitMQ has a built-in user-friendly interface that lets you monitor and handle your RabbitMQ server from a web browser. Among other things, queues, connections, channels, exchanges, users and user permissions can be handled - created, deleted and listed in the browser and you can monitor message rates and send/receive messages manually. Kafka has a number of open-source tools, and also some commercial ones, offering the administration and monitoring functionalities. I would say that it's easier/gets faster to get a good understanding of RabbitMQ.

一般来说，如果你想要一个简单的/传统的发布-订阅消息代理，最明显的选择是RabbitMQ，因为它的扩展性很可能比你需要的要大。如果我的需求足够简单，可以通过通道/队列处理系统通信，并且不需要保留和流，我就会选择RabbitMQ。

在两种情况下我会选择RabbitMQ;对于长时间运行的任务，当我需要运行可靠的后台作业时。以及应用程序内部和应用程序之间的通信和集成，即作为微服务之间的中间人;系统只需要通知系统的另一部分开始处理任务，例如在web商店中处理订单(下订单、更新订单状态、发送订单、付款等)。

一般来说，如果你想要一个用于存储、读取(重读)和分析流数据的框架，可以使用Apache Kafka。它非常适合被审计的系统或需要永久存储消息的系统。这些还可以分解为分析数据(跟踪、摄取、日志记录、安全等)或实时处理的两个主要用例。

更多阅读，用例和一些比较数据可以在这里找到:https://www.cloudamqp.com/blog/2019-12-12-when-to-use-rabbitmq-or-apache-kafka.html

同时推荐行业论文:“Kafka vs RabbitMQ:两种行业参考发布/订阅实现的比较研究”:http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3093908

我在一家同时提供Apache Kafka和RabbitMQ as a Service的公司工作。

Apache Kafka is a popular choice for powering data pipelines. Apache kafka added kafka stream to support popular etl use cases. KSQL makes it simple to transform data within the pipeline, readying messages to cleanly land in another system. KSQL is the streaming SQL engine for Apache Kafka. It provides an easy-to-use yet powerful interactive SQL interface for stream processing on Kafka, without the need to write code in a programming language such as Java or Python. KSQL is scalable, elastic, fault-tolerant, and real-time. It supports a wide range of streaming operations, including data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization.

https://docs.confluent.io/current/ksql/docs/index.html

对于etl系统来说，Rabbitmq并不是一个受欢迎的选择，它更适合那些需要简单的消息传递系统和更低吞吐量的系统。

简短的回答是“消息确认”。RabbitMQ可以配置为需要消息确认。如果接收方失败，消息将返回队列，另一个接收方可以再次尝试。虽然你可以用自己的代码在Kafka中完成这个任务，但它可以在RabbitMQ中开箱即用。

根据我的经验，如果你有一个需要查询信息流的应用程序，Kafka和KSql是你最好的选择。如果你想要一个排队系统，你最好使用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。

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。

RabbitMQ是一种传统的通用消息代理。它使web服务器能够快速响应请求，并将消息传递到多个服务。发布者能够发布消息并使其可用于队列，以便消费者可以检索它们。通信可以是异步的，也可以是同步的。

另一方面，Apache Kafka不仅仅是一个消息代理。它最初是由LinkedIn设计和实现的，用于作为消息队列。自2011年以来，Kafka已经开源，并迅速发展成为一个分布式流媒体平台，用于实现实时数据管道和流媒体应用程序。

它具有水平可扩展性、容错性、极快的速度和可磨合性 在数千家公司生产。

现代组织有各种各样的数据管道来促进系统或服务之间的通信。当相当数量的服务需要实时相互通信时，事情就变得有点复杂了。

The architecture becomes complex since various integrations are required in order to enable the inter-communication of these services. More precisely, for an architecture that encompasses m source and n target services, n x m distinct integrations need to be written. Also, every integration comes with a different specification, meaning that one might require a different protocol (HTTP, TCP, JDBC, etc.) or a different data representation (Binary, Apache Avro, JSON, etc.), making things even more challenging. Furthermore, source services might address increased load from connections that could potentially impact latency.

通过解耦数据管道，Apache Kafka带来了更简单、更易管理的体系结构。Kafka充当了一个高吞吐量的分布式系统，源服务在其中推送数据流，使它们可供目标服务实时提取。

另外，现在有很多开源的和企业级的用户界面来管理Kafka集群。有关更多详细信息，请参阅我的文章Apache Kafka集群的UI监控工具概述和为什么Apache Kafka?

使用RabbitMQ还是Kafka取决于项目的需求。一般来说，如果你想要一个简单的/传统的发布-订阅消息代理，那么选择RabbitMQ。如果你想构建一个事件驱动的体系结构，在此基础上你的组织将实时处理事件，那么选择Apache Kafka，因为它为这种体系结构类型提供了更多的功能(例如Kafka Streams或ksqlDB)。