消息中間件應用廣泛，Kafka、RabbitMQ 、RocketMQ 和 Pulsar 更是其中的佼佼者，經常被放在一起比較。
從數據遷移同步行業來看，Kafka 用户佔了大多數，因為在大數據生態中，其是核心組件之一。RocketMQ 在國內也比較流行，主要應用在在線業務場景，這和它的技術特性和發展路徑緊密相關。相比之下，RabbitMQ 和 Pulsar 的使用量在國內相對少些。
那麼，它們到底有什麼區別呢？本文將從架構設計、性能表現、可擴展性、可靠性 4 個角度進行對比，以呈現一個相對客觀的產品狀態。
架構設計
Kafka
Kafka 採用分佈式日誌存儲架構。Producer 將消息寫入 Broker，Broker 將消息存儲在分區日誌中，Consumer 從分區中順序拉取數據。ZooKeeper 管理集羣元數據。
RabbitMQ
RabbitMQ 基於 AMQP 協議。Producer 將消息發送到 Exchange，再由 Exchange 根據路由規則將消息投遞到不同 Queue，最終由 Consumer 消費。其路由模式（direct/topic/fanout/headers）非常靈活，便於應對複雜消息流轉。
RocketMQ
RocketMQ 採用輕量級 NameServer + Broker 架構，Producer 從 NameServer 獲取路由信息，再將消息寫入 Broker 的隊列（MessageQueue）。支持事務消息、順序消息。
Pulsar
Pulsar 採用 Broker + BookKeeper（存儲層）架構，實現計算與存儲分離。支持分層存儲，天然雲原生。
性能表現
| 指標 | Kafka | RabbitMQ | RocketMQ | Pulsar |
|---|---|---|---|---|
| 吞吐量 | 單節點可達 數十萬–百萬 TPS，集羣擴展後可達 百萬級 TPS+ | 單節點約 萬級 TPS，高併發下易受限 | 單節點 數十萬 TPS，集羣可擴展到百萬級(雙十一場景) | 單節點 數十萬 TPS，大規模集羣可達 百萬級+ |
| 消息延遲 | 通常 數十毫秒 | 毫秒級，在高吞吐量情況下延遲增大 | 通常 幾十毫秒 | 通常 幾十毫秒 |
| 消息堆積能力 | 天然支持海量堆積與歷史回放（磁盤持久化，分區日誌） | 不適合長時間、大規模堆積，內存壓力大 | 支持長時間堆積 | 基於 BookKeeper，多副本存儲，支持大規模堆積與分層存儲 |
注：數據僅供參考，權威 benchmark 參見產品官方資料
可擴展性
Kafka：基於 分區（Partition） 實現水平擴展，一個 Topic 可以拆分為多個分區並行處理。Broker 集羣內的節點數量可擴展至成百上千，支撐大規模實時數據流。
RabbitMQ：通過 多節點集羣 模式擴展，但 Queue 需要複製到多個節點，帶來較高的同步開銷。因此更適合中等規模數據場景。
RocketMQ：通過 增加 Broker 和隊列數量 提升性能，存儲層支持動態增加 Broker，消費者也能獨立擴展，可無停機進行擴容。對於大規模分佈式系統，RocketMQ 的擴展方式比較友好。
Pulsar：採用 存算分離，可以單獨增加 Broker 提升處理能力，增加 BookKeeper 提升存儲能力，互不影響，再加上多租户動態資源分配，適合 大規模雲原生環境。
可靠性
Kafka：依靠 分區多副本 機制保證數據安全。默認提供 At-least-once 語義，通過冪等寫入和事務機制可以實現 Exactly-once。
RabbitMQ：3.8.0 版本中引入了 Quorum Queue，基於 Raft 共識算法，增強可靠性。提供 At-least-once 語義，保證不丟消息，但可能存在重複，需要業務端做冪等處理。
RocketMQ：通過 主從複製 和 刷盤機制 保證可靠性。新版本的 DLedger 基於 Raft 協議，支持自動主從切換，容錯能力更強。
Pulsar：基於 BookKeeper 的多副本存儲，即使 Broker 故障也能保障數據安全。天然支持多租户和隔離，可靠性和容錯能力突出，尤其適合雲原生環境。
總結
| 特性 | Kafka | RabbitMQ | RocketMQ | Pulsar |
|---|---|---|---|---|
| 實現語言 | Java/Scala | Erlang | Java | Java |
| 消費模式 | Pull | Push | Pull | Pull + Push |
| 吞吐量 | 極高 | 一般 | 較高 | 較高 |
| 延遲 | 低 | 極低，在高吞吐量情況下會受限 | 低 | 低 |
| 消息堆積能力 | 極強（長期存儲可回放） | 較弱 | 強 | 強（分層存儲，雲原生） |
| 擴展性 | 極強，分區擴展 | 一般，受限於集羣和硬件資源 | 較強 | 極強，計算存儲分離 |
| 可靠性 | 極高，多副本 | 高，Quorum Queue 提升可靠性 | 較高，DLedger 提高主從切換容錯 | 極高，存儲分離 + 多副本 |
| 協議支持 | Kafka 協議 | AMQP、MQTT、STOMP 等 | RocketMQ 原生及多協議擴展 | Pulsar 原生協議及多協議擴展 |
| 社區與生態 | 活躍，生態最強 | 穩定，插件豐富 | 國內用户多，雲支持好 | 新興但發展快，雲原生場景活躍 |
| 適用場景 | 日誌採集、實時數倉、數據總線 | 即時通信、任務調度、請求-應答 | 電商訂單、金融交易、支付系統 | SaaS 平台、跨數據中心消息流轉 |
CloudCanal 如何支持數據流動？
上面我們對比了 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 和 Pulsar，可以看到它們在不同場景中各有優勢。
無論選擇哪一款消息中間件，都繞不開一個關鍵問題：如何把數據穩定、高效地同步到這些消息系統中？
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下面以 MySQL 到 Kafka 為例，展示如何 5 分鐘完成數據庫數據到消息中間件的數據遷移同步。
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