本文梳理笔者的MQ知识，从消息中间件的基础知识讲起，在有了基础知识后，对市面上各主流的消息中间件进行详细的解析，包括 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、Pulsar，最后再横向对比这几款主流的消息中间件。
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本文梳理笔者的MQ知识，从消息中间件的基础知识讲起，在有了基础知识后，对市面上各主流的消息中间件进行详细的解析，包括 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、Pulsar，最后再横向对比这几款主流的消息中间件。
介绍MQ的文章网上千千万，最好的学习途径还是官方文档，文中介绍的这几款MQ都在努力推广自己，所以文档在权威性、全面性、专业性、时效性都是无人能及其左右，现在的官网文档甚至自己做竞品比对，比如RocketMQ就自己放了比对表格在首页。所以要学好哪一款MQ，就去看它的官网吧，地址放在文末参考资料中了。
最好的学习方法是带着问题去寻找答案，以费曼学习法为标准，产出可教学的资料，所以本文多是个人的所学梳理和所想记录，个人只是有限，难免有所疏漏，文中有错误和疏漏请不吝赐教，感谢🫶！若有帮助，请一键三连吧🤝。文中许多图片内容是随笔摘抄，若有冒犯，侵删🤝。
消息中间件的发展已经有近40年历史，早在上个世纪80年代就诞生了第一款消息队列 The Information Bus。
到90年代 IBM、Oracle、Microsoft 纷纷推出自家的MQ，但都是收费且闭源的产品，主要面向高端的企业用户，这些MQ一般都采用高端硬件，软硬件一体机交付，需要采购专门的维护服务，MQ本身的架构是单机的架构，用户的自主性较差。
进入新世纪后，随着技术成熟，人们开始讨论MQ的协议，诞生了JMS、AMPQ 两大协议标准，随之分别有 ActiveMQ、RabbitMQ的具体实现，并且是开源共建的，这使得这两款MQ在当时迅速流行开来，MQ的使用门槛也随之降低，越来越多系统融入了MQ作为基础能力。
再后来PC互联网、移动互联网的爆发式发展，由于传统的消息队列无法承受亿级用户的访问流量和海量数据传输，诞生了互联网消息中间件，核心能力是全面采用分布式架构、具备很强的横向扩展能力，开源典型代表有 Kafka、RocketMQ、Pulsar。Kafka 的诞生还将消息中间件从Messaging领域延伸到了 Streaming 领域，从分布式应用的异步解耦场景延伸到大数据领域的流存储和流计算场景。Pulsar 更是在 Kafka 之后集大家之成，在企业级应用上做得更好，存储和计算分离的设计使得拓展更加轻松。
如今，IoT、云计算、云原生引领了新的技术趋势。面向IoT的场景，消息队列开始从云内服务端应用通信，延伸到边缘机房和物联网终端设备，支持MQTT等物联网标准协议也成了各大消息队列的标配，我们看到Pulsar、Kafka、RocketMQ 都在努力跟随时代步伐，拓展自己在各种使用场景下的能力。
在早些年MQ一直被叫做消息队列，就可以定义为传递消息的容器，随着时代的发展，MQ 都在努力拓展出来越来越多的功能，越来越多需求加在MQ纸上，消息中间件的能力越来越强，应用的场景也越来越多，如果非要用一个定义来概括只能是抽象出来一些概念，概括为跨服务之间传递信息的软件。
可以把接口请求根据业务的时效性程度，将不紧急的处理逻辑生成消息、事件放到MQ当中，再由专门的系统处理该消息、事件；如日志上报、归档事件、数据推送、数据分析、触发策略、变更推荐、添加积分、发送通知消息等。
作为系统内部的一个消息池，抵抗洪峰，对后端服务起到保护作用。流量洪峰进来的时候，会转换为消息落到MQ当中，后端服务可以根据自己的处理能力来，流量不会直接冲击到后端服务，特别是落库、IO等操作。