Kafka，Mq，Redis作为消息队列使用时的差异？

好的，咱们就来掰扯掰扯 Kafka、MQ（特指 RabbitMQ 等传统消息中间件）和 Redis 在作为消息队列使用时的那些门道和区别。把它们拎出来对比，主要是看它们在设计理念、核心能力、适用场景和使用方式上的不同。

Kafka：海量数据流处理的王者

首先说说 Kafka。如果你听到 Kafka，第一反应应该是 “高吞吐量”、“持久化”、“流处理”。

设计哲学： Kafka 的核心设计理念是将所有数据都视为一个巨大的、有序的日志流。它不像传统的 MQ 那样有一个一个独立的“消息”的概念，而是把消息打包进“批次”，然后这些批次有序地追加到一个叫做“Topic”的日志文件中。每个 Topic 又可以分成多个“分区”（Partition），分区是有序且不可变的。
消息模型： Kafka 是一个发布/订阅（Publish/Subscribe）模型，但它在这个模型上做了很多创新。
持久化是原生能力： Kafka 把消息持久化到磁盘上，而且保留策略非常灵活（按时间、按大小）。这意味着即使消费者宕机，消息也不会丢失，重启后可以继续消费。
消费者偏移量（Offset）的控制： Kafka 的消费者需要自己维护在每个分区中的读取位置，也就是偏移量（Offset）。消费者可以自由地往后追溯（比如重放消息），也可以暂停或跳过某些消息。这为流处理和回溯分析提供了强大的支持。
高吞吐量和顺序性： Kafka 的分区设计允许并行读写。在单个分区内，消息是有序的。通过合理的 Topic 和 Partition 设计，可以实现极高的吞吐量。
集群的健壮性： Kafka 是为分布式设计的，它通过副本机制（Replication）来保证数据的可用性和容错性。Leader/Follower 模式让 Kafka 在节点故障时能够自动切换。
使用场景：
实时数据管道： 从各种数据源（日志、传感器、应用事件）收集和传输海量数据。
流处理应用： 与 Flink、Spark Streaming 等流处理框架结合，进行实时分析、转换和聚合。
事件驱动架构： 作为系统之间解耦和异步通信的桥梁。
日志聚合： 收集和集中处理大量的日志数据。
缺点（相对而言）：
运维复杂度： Kafka 集群的部署、管理和调优相对复杂，需要一定的学习成本。
消息格式不固定： Kafka 本身不关心消息的格式，只负责存储和传输。生产者和消费者需要自行处理消息的序列化和反序列化。
延迟： 虽然吞吐量高，但如果追求极低的端到端延迟，可能需要更精细地调优，并且它的消息模型本身就倾向于批量处理。

MQ（如 RabbitMQ）：成熟的消息队列专家

当我们说 MQ 时，通常指的是像 RabbitMQ、ActiveMQ 这样的传统消息中间件。它们更侧重于消息的可靠投递、灵活的路由以及多样的消息模式。

设计哲学： 传统 MQ 的核心是消息的生命周期管理。它们提供了丰富的交换器（Exchange）、队列（Queue）、绑定（Binding）等概念，让消息的路由更加灵活多样。消息被生产者发送到交换器，交换器根据规则将消息路由到不同的队列，然后消费者从队列中拉取或接收消息。
消息模型：
多种消息模式： 除了发布/订阅，还支持点对点（PointtoPoint，一个消息只有一个消费者接收）模式。
消息确认与重试： MQ 提供了强大的消息确认（Acknowledgement）机制。消费者在成功处理消息后才向 MQ 发送确认信号，如果消费者失败或超时未确认，MQ 会将消息重新投递给其他消费者或放入死信队列（Dead Letter Queue）。这保证了消息的至少一次或精确一次投递（取决于配置和消费者的实现）。
灵活的路由和过滤： 通过不同的交换器类型（Direct, Topic, Fanout, Headers）和绑定键（Routing Key），可以实现非常精细的消息路由和过滤，满足各种复杂的业务场景。
持久化和事务性： 大部分 MQ 也支持消息持久化，保证消息不丢失。一些 MQ 还支持事务性操作，保证消息发送和处理的原子性。
消息优先级： 部分 MQ 支持设置消息的优先级，让重要消息优先被处理。
使用场景：
异步任务处理： 将耗时的操作（如发送邮件、图片处理）放入队列，由工作进程异步执行。
削峰填谷： 当流量突增时，将请求放入队列，后端服务按自己的节奏处理，避免服务崩溃。
服务解耦： 不同服务之间通过 MQ 进行通信，减少直接依赖。
分布式事务协调： 在某些场景下，MQ 可以辅助实现最终一致性。
缺点（相对而言）：
吞吐量上限： 相对于 Kafka，传统 MQ 的整体吞吐量通常较低，尤其是在需要高优先级、复杂路由和频繁确认的场景下。
对状态的敏感性： 传统 MQ 的消息状态（已发送、已投递、已确认）管理相对复杂，可能成为瓶颈。
消息顺序性保证： 在分布式环境下，严格保证消息的全局顺序性比较困难，通常只能保证在单个队列内的顺序性。

Redis：不仅仅是缓存，也可以是临时消息队列

Redis 本身不是一个专门的消息队列，但由于其高性能的内存操作和丰富的数据结构，可以被“ hack ”成一个简单的消息队列。

设计哲学： Redis 的核心是高性能的内存数据存储和操作。它最适合的场景是缓存、会话管理、实时排行榜等。作为消息队列使用时，它利用了其列表（List）、发布/订阅（Pub/Sub）等数据结构。
消息模型：
基于列表（List）： 可以使用 `LPUSH` 或 `RPUSH` 将消息放入列表的左侧或右侧，然后使用 `LPOP` 或 `RPOP` 从另一侧取出。这种方式可以实现一个简单的先进先出（FIFO）队列。
缺点：
消费者拉取压力： 消费者需要不断地轮询（Polling）列表，这会产生额外的网络开销和 CPU 占用。也可以使用 `BLPOP`/`BRPOP`（阻塞读取），但这本质上仍然是轮询的一种变体，并且可能导致长连接的资源消耗。
消息确认困难： Redis 本身没有机制来跟踪消息是否已被成功消费。一旦消息从列表中取出，它就消失了。如果消费者在处理过程中失败，消息就丢失了。需要自己实现复杂的去重和确认机制。
顺序性差： 如果有多个消费者同时从列表中取出消息，很难保证消息的处理顺序。
持久化问题： 虽然 Redis 支持 RDB 和 AOF 持久化，但它主要用于恢复数据，而不是作为专门的消息存储。在数据量大、写入频繁的情况下，持久化可能会成为性能瓶颈，或者丢失一些未及时持久化的消息。
基于发布/订阅（Pub/Sub）： Redis 的 Pub/Sub 是一种非常轻量级的消息传递机制。发布者向一个频道（Channel）发送消息，订阅了该频道的订阅者会收到消息。
优点： 高性能，低延迟。
缺点：
无持久化： 如果订阅者不在线，它将收不到消息，消息不会被保存。
无消息确认： 发布者不知道消息是否被接收。
无法回溯： 消息一旦发送出去就没了，不能重放。
只能一对多广播： 一个消息会被发送给所有订阅者，不能实现点对点或更复杂的路由。
通道级别消费： 订阅者订阅一个通道后，同一个通道的消息都会被收到，无法按需过滤。
使用场景：
实时聊天系统中的消息广播。
简单的后台任务通知（如刷新缓存）。
作为临时、非关键性消息的传递（比如某些状态变更通知）。
需要极低延迟的 Pub/Sub 场景，且不要求消息持久化或可靠投递。
缺点（作为消息队列的局限性）：
可靠性差： 不支持消息持久化和确认，消息容易丢失。
功能有限： 不支持复杂的路由、过滤、死信队列等传统 MQ 的高级特性。
顺序性难保证： 在多消费者场景下难以保证消息处理顺序。
运维成本： 如果用来承载大量消息，Redis 的内存消耗会非常大，且需要考虑持久化策略对性能的影响。

总结一下它们的主要区别：

| 特性 | Kafka | MQ (如 RabbitMQ) | Redis (作为 MQ) |
| : | : | : | : |
| 设计定位 | 分布式流处理平台、日志聚合 | 通用消息中间件、异步通信、任务队列 | 高性能缓存、内存数据结构存储 |
| 消息模型 | 发布/订阅 (基于分区日志) | 发布/订阅、点对点 (灵活的路由) | Pub/Sub (广播), List (简单队列) |
| 持久化 | 原生且强大，可配置保留策略 | 支持，可选 | 有限（RDB/AOF），非主要设计目标 |
| 可靠投递 | 高可靠，通过副本和偏移量保证 | 高可靠，通过确认和重试保证 | 不可靠，消息易丢失 |
| 消息顺序 | 分区内严格有序，全局顺序较难 | 队列内有序，全局顺序难保证 | List 中难保证，Pub/Sub 无顺序性 |
| 吞吐量 | 极高，面向海量数据流 | 较高，但通常低于 Kafka | 极高（内存操作），但作为 MQ 受限于功能 |
| 延迟 | 较低（批量处理），吞吐量优先 | 较低，可调优，依赖配置 | 极低（内存操作），尤其是 Pub/Sub |
| 路由/过滤| 主要通过 Topic 和 Partition 概念 | 非常灵活（Exchange, Binding, Routing Key） | Pub/Sub 仅通道，List 无过滤 |
| 消费控制 | 消费者偏移量控制，可回溯 | 消息确认（Ack） | List 需要自行管理，Pub/Sub 无记录 |
| 运维复杂度| 高 | 中等 | 低（作为缓存），但作为 MQ 复杂性增加 |
| 适合场景 | 海量日志、实时数据管道、流处理 | 异步任务、服务解耦、削峰填谷 | 简单通知、实时聊天广播、临时消息 |

简而言之：

你需要处理海量、连续不断的数据流，并且希望对数据有更多的控制（如回溯、流处理），那么 Kafka 是你的首选。 它是为“数据即流”而生的。
你需要构建稳定、可靠的异步系统，有复杂的业务逻辑需要处理，希望消息能够被可靠地传递、重试，并且有灵活的路由规则，那么选择像 RabbitMQ 这样的传统 MQ 更合适。 它们是“消息是信使”的设计哲学。
你只是需要一个非常简单、性能极致且不怎么关心消息可靠性或顺序性的临时通信机制，或者就是想用它来做个简单的任务分发，那么 Redis 可以勉强胜任。 但要记住，这并不是它的强项，用它作为主力的消息队列风险很大。

所以，在选择时，最重要的是明确你的业务需求、对可靠性的要求、性能预期以及运维能力。这三者各有千秋，没有绝对的好坏，只有适不适合。

redis 消息推送（基于分布式 pub/sub）多用于实时性较高的消息推送，并不保证可靠。

其他的mq和kafka保证可靠但有一些延迟（非实时系统没有保证延迟）。redis-pub/sub断电就清空，而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化，但是又太弱智，也并非完全可靠不会丢。

另外一点，redis 发布订阅除了表示不同的 topic 外，并不支持分组，比如kafka中发布一个东西，多个订阅者可以分组，同一个组里只有一个订阅者会收到该消息，这样可以用作负载均衡。

比如，kafka 中发布：topic = "发布帖子" data="文章1" 这个消息，后面有一百台服务器每台服务器都是一个订阅者，都订阅了这个 topic，但是他们可能分为三组，A组50台，用来真的做发布文章，A组50台里所有 subscriber 都订阅了这个topic。

由于在同一组，这条消息 （topic="发布帖子", data="文章1"）只会被A组里面一台当前空闲的机器收到。而B组25台服务器用于统计，C组25台服务器用于存档备份，每组只有一台会收到。

用不同的组来决定每条消息要抄送出多少分去，用同组内哪些订阅者忙，哪些订阅者空闲来决定消息会被分到哪台服务器去处理，生产者消费者模型嘛。

redis完全没有这类机制，这两点是最大的区别。。。。。