三个常听到的消息/中间件MQTT RabbitMQ Kafka
Q1
Q：你能给我介绍一下MQTT RabbitMQ Kafka
A：行，咱们把这三个常听到的消息/中间件名词拆开说一遍，然后放在一块儿比较一下，就知道各自适合干啥了。
1. MQTT
定位：轻量级的发布/订阅协议
典型场景：物联网、设备上报、弱网、要省流量、省电的场景
特点
协议本身非常轻：头很小、格式简单，所以适合跑在嵌入式设备、传感器上。
Pub/Sub模型：设备往某个“主题”发消息，订阅了这个主题的人就能收到。
有QoS等级（0/1/2）保证送达程度。
常配合 Mosquitto、EMQX、HiveMQ 这类 MQTT broker 用。
多用于：智能家居、车联网、工控、移动端偶尔在线偶尔离线的情况。
一句话：MQTT是协议 + 轻broker，专为“设备说话”设计的。
2. RabbitMQ
定位：通用的消息队列中间件（基于AMQP协议）
典型场景：企业业务解耦、异步任务、订单创建后发通知、延时/重试等
特点
支持多种交换机类型（direct、fanout、topic、headers），路由特别灵活。
消息可靠性做得比较全：确认、持久化、重试、死信队列都能搞。
对业务开发友好，生态成熟，管理面板好用。
吞吐量中等偏上，但不是为“超高吞吐日志流”设计的。
更像是“我要精细控制这条消息怎么走、失败怎么处理”。
一句话：RabbitMQ是做业务级消息的，讲究可靠、路由灵活、好管理。
3. Kafka
定位：高吞吐的分布式流式日志系统 / 消息系统
典型场景：日志采集、埋点、链路追踪、实时大数据管道、流式计算前置
特点
吞吐量非常高，能顶住大量生产/消费。
消息是按分区顺序写磁盘的，消费者自己维护offset，要读回去也行。
天生适合做**“我一直往前流”**的场景：日志、埋点、IoT大规模汇聚、实时ETL。
做“精细一次只消费一条然后删了”的传统队列语义，得靠上层自己管。
和 Flink / Spark Streaming 这类流计算搭配得很好。
一句话：Kafka是为“大量、顺序、可回放的消息流”生的。
放在一起怎么选？
可以记下面这个思路：
是设备么？网络差不差？要省流量？
→ 是，就先想 MQTT。是后台业务，想把下单、发短信、记账、通知这种解耦，顺便要重试、死信？
→ 用 RabbitMQ 很顺手。是海量数据流（日志、埋点、实时数仓），要求高吞吐、可回放、要接大数据组件？
→ 用 Kafka。
再粗暴点说：
轻 → MQTT
业务 → RabbitMQ
大数据流 → Kafka
Q2
Q：MQTT RabbitMQ Kafka都是订阅的吗，订阅又是什么
A：好问题，其实“订阅”这词一出来就容易让人以为它们都是同一种玩法，但细抠一下就清楚了。
我先说“订阅”到底是啥，再说这三个里谁是“天生订阅的”，谁是“也能订阅但不止订阅”。
订阅是啥？
可以想成三句话：
有人发布（publish）一条消息到某个“主题/频道/Topic”上；
有人事先说：我对这个主题感兴趣（subscribe）；
于是以后这个主题上来的消息就会推给这些订阅的人。
所以“订阅”=“我提前说我要什么”，不是临时来问“现在有消息吗”。
这就叫 发布/订阅（Pub/Sub）模型。
好处：
发布方不用知道谁会收
订阅方也不用知道是谁发的
多个订阅者可以同时收到同一条消息（广播效果）
那三个怎么回事？
1. MQTT
是的，基本就是订阅的。
MQTT的核心就是发布/订阅，客户端订阅一个topic，比如
home/livingroom/temp，谁往这个topic发消息，订阅的人都能收到。所以MQTT你可以直接当“就是pub/sub”来理解。
2. RabbitMQ
不是只有订阅。
RabbitMQ本质上是“消息队列 + 路由系统”。
它能玩 点对点：一个消息进队列 → 一个消费者拿走。
也能玩 发布/订阅：用
fanout或topic交换机把一条消息推给多个队列，每个队列后面是一个订阅者，这样就像订阅了。所以说RabbitMQ是：既能订阅式，也能队列式，看你怎么配置交换机和队列。
3. Kafka
从使用体验上，也是一种订阅。
你往一个 topic 里写消息
不同的“消费者组”订阅这个topic
它们就能读到自己该读的那部分
不同组之间互不影响
只不过Kafka是“我来拉（pull）”而不是“服务器推给我”，但逻辑上还是：我声明我要这个topic → 我就能拿到这个topic的消息，所以也叫pub/sub。
那“订阅”和“排队”有啥区别？
订阅（pub/sub）：一条消息可以被多个订阅者都看到。像群发。
排队（queue / point-to-point）：一条消息只给一个消费者处理，像排号办业务。
MQTT：几乎都是订阅
RabbitMQ：两种都能做
Kafka：主要是按topic订阅来玩