摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言队列的问题，于是小编就整理了2个相关介绍java语言队列的解答，让我们一起看看吧。云计算分布式消息队列有哪些？Kaf... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言队列的问题，于是小编就整理了2个相关介绍JAVA语言队列的解答，让我们一起看看吧。
云计算分布式消息队列有哪些？
有以下几种：
ActiveMQ：每个人一开始都使用ActiveMQ，但是现在确实每个人都没有使用太多。 尚未通过大规模吞吐量方案验证，社区也不是很活跃。 单台机器的吞吐量为10,000级，并且吞吐量低于RocketMQ和Kafka。 这是一个数量级，响应为ms级，有较低数据丢失的可能性。
RabbitMQ：单机吞吐率是万级，吞吐率比RocketMQ和Kafka低一个数量级，但是它适合中小企业，因为它具有友好的监视和维护界面，社区相对活跃，几乎每个月都会发布几个版本，近年来，一些国内的互联网公司更多地使用了rabbitmq，但问题也很明显。 RabbitMQ的吞吐量确实较低。 这是因为他做的实现机制比较繁重，而且该语言国内会的不多。
RocketMQ：单机吞吐量为100,000级。 RocketMQ还是一种可以支持高吞吐量的MQ。 主题可以达到数百或数千个级别，并且吞吐量将略有下降。 这是RocketMQ的主要优势。 在同一台机器上，它可以支持大量topic，可用性非常高，源代码是JAVA。
Kafka：单机吞吐量为100,000级。 这是Kafka的最大优势，即高吞吐量。 通常与大数据系统配合执行实时数据计算，日志收集等场景。 当topic从数十个变为数百个时，吞吐量将大大下降
Kafka，Mq和Redis作为消息队列使用时的差异有哪些？
补充一下使用场景：
Redis 消息队列：高并发，轻量级，低延迟，吞吐量不大，对持久化要求不高的场景
Kafka消息队列：高吞吐量，实时流式处理，持久化，高可用在至100k+/sec，多一次语义
Mq:轻量级消息，高可用在20k+/sec，快速响应，更好的事务控制，更复杂的路由支持，和更多开发语言的兼容支持。
<strong>KAFKA
本人所在的公司使用kafa作为ETL数据通道，通过kafka配套的connect和schemaRegisty来方便快速实现异构数据源的相互转换和存储，通过connect插件生产和消费数据，通过schemaRegisty转换异构数据（可以在几乎所有你知道的数据源之间相互转换），并且数据可以重复被消费（可以通过配置指定数据存储时长）。kafka的开发团队围绕着kafka开发了一整套自成体系的生态圈（confluent platform）。
优点：
- 可扩展。Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。
- 高性能。Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，Kafka支持Batch操作。
- 容错性。Kafka每个Partition数据会***到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。
缺点：
- 重复消息。Kafka保证每条消息至少送达一次，虽然几率很小，但一条消息可能被送达多次。
- 消息乱序。Kafka某一个固定的Partition内部的消息是保证有序的，如果一个Topic有多个Partition，partition之间的消息送达不保证有序。
- 复杂性。Kafka需要Zookeeper的支持，Topic一般需要人工创建，部署和维护比一般MQ成本更高。
MQ
消息队列中间件还有很多种,列举几个:
RocketMq，是阿里在充分reviewkafka代码后，开发的metaQ。在不断更新，修补以后，阿里把metaQ3.0更名为rocket，并且rocket是java写的易于维护。
RabbitMQ,支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。
REDIS
Redis 的有序***用来做队列还是不错的，用来实现做简单的任务队列，性能不错，也有持久化（rdb/aof） 但是发布、消费等的确认需要自己实现，所以redis得使用还是建议把它当内存数据库来吧。kafka是个日志处理缓冲组件，主要在大数据信息处理中使用。和传统的消息队列相比简化了队列结构和功能，以文件流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志）。
日志信息通常数据量巨大，处理组件一般会处理不过来，所以有了缓冲层kafka。kafka支持巨大的日志吞吐量。为了防止数据丢失，其消息被消费后不会直接丢弃，要多存储一段时间，等超过设置的时间阈值才会丢弃。这是mq和redis所不具备的。
主要特点如下:
巨型存储量: 支持TB甚至PB级别数据。
高吞吐，高IO：一般配置的服务器就可实现单机每秒100K条以上的消息传输。
消息分区，分布式消费：能保证消息顺序传输。 支持离线数据处理（hadoop集群）和实时数据处理。
横向扩展：支持在线水平扩展，以支持更大数据处理能力。
redis是一个高性能的、原子操作的内存键值对nosql。支持高速访问，可用做消息队列的存储，但是不具备消息队列的任何功能和逻辑，要做为消息队列来使用的话，队列功能和逻辑要通过上层应用来自己实现。
到此，以上就是小编对于java语言队列的问题就介绍到这了，希望介绍关于java语言队列的2点解答对大家有用。
