在 SOA 架构盛行的今天，无论大数据工程师还是开发工程师，利用消息中间件实现可靠的消息传输是一门必修课。

消息队列中间件的使用并不复杂，但消息队列的选型一直是个难点。比如：

• 不同业务场景下该如何选型消息队列？

• 流消息系统和队列消息系统的 producer 有何区别？

• Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 各自的优劣在哪？

在实际场景中，性能强大的 Kafka 支持排序保证，非常适合提取消息；而RocketMQ、RabbitMQ 拥有完善的队列特性，可以弥补 Kafka 的不足。

很多公司经常会在 Kafka 和 RabbitMQ 或 RocketMQ 之间做选择，这是因为在实时流式架构中，消息用例可被分为两类：队列和流。两者都不能舍弃，系统复杂度自然大大提高。

我的经验是，消息中间件的兼容之道，最关键一环就是消息队列选型。

除了老牌消息系统，新一代云原生消息系统 Apache Pulsar 支持流处理，同时它的共享订阅模式能将 topic 用作队列，向同一 topic 内的 consumer 提供多个虚拟队列并支持延迟发送消息。

冉冉升起的新星 Pulsar 支持三种订阅类型，很大程度上解决了现有开源消息系统的核心痛点：

• 排他性。只能有一个 Consumer，接收一个 Topic 所有的消息

• 共享性。可以同时存在多个 Consumer，每个 Consumer 处理 topic 中一部消息

• Failover 特性。同一时刻只有一个有效的Consumer，其余的 Consumer 作为备用节点，在 Master Consumer 不可用后进行替代

移动互联网下半场，高并发、高吞吐已经不再是业务的首要痛点，代表未来的云原生消息系统 Pulsar 不仅能上阵实战，更适合抢先学习和掌握。

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Pulsar 通过特别的设计和抽象，统一地支持 Streaming 和 Queueing 两种消息消费模式，保持了 Streaming 模式的高性能和 Queueing 模式的灵活性。Pulsar 在保证大数据消息系统的性能和吞吐量的同时，提供了更多企业级的 Feature，包括方便的运维和扩展，灵活的消息模型，多语言API，多租户，异地多备，和数据的强持久性一致性等等，解决了现有开源消息系统的很多不足之处。

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