在 SOA 架构盛行的今天，无论大数据工程师还是开发工程师，利用消息中间件实现可靠的消息传输是一门必修课。

消息队列中间件的使用并不复杂，但消息队列的选型一直是个难点。比如：

不同业务场景下该如何选型消息队列？
流消息系统和队列消息系统的 producer 有何区别？
Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 各自的优劣在哪？

在实际场景中，性能强大的 Kafka 支持排序保证，非常适合提取消息；而RocketMQ、RabbitMQ 拥有完善的队列特性，可以弥补 Kafka 的不足。

很多公司经常会在 Kafka 和 RabbitMQ 或 RocketMQ 之间做选择，这是因为在实时流式架构中，消息用例可被分为两类：队列和流。两者都不能舍弃，系统复杂度自然大大提高。

我的经验是，消息中间件的兼容之道，最关键一环就是消息队列选型。

除了老牌消息系统，新一代云原生消息系统 Apache Pulsar 支持流处理，同时它的共享订阅模式能将 topic 用作队列，向同一 topic 内的 consumer 提供多个虚拟队列并支持延迟发送消息。

冉冉升起的新星 Pulsar 支持三种订阅类型，很大程度上解决了现有开源消息系统的核心痛点：

排他性。只能有一个 Consumer，接收一个 Topic 所有的消息
共享性。可以同时存在多个 Consumer，每个 Consumer 处理 topic 中一部消息
Failover 特性。同一时刻只有一个有效的Consumer，其余的 Consumer 作为备用节点，在 Master Consumer 不可用后进行替代

移动互联网下半场，高并发、高吞吐已经不再是业务的首要痛点，代表未来的云原生消息系统 Pulsar 不仅能上阵实战，更适合抢先学习和掌握。

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Pulsar 通过特别的设计和抽象，统一地支持 Streaming 和 Queueing 两种消息消费模式，保持了 Streaming 模式的高性能和 Queueing 模式的灵活性。Pulsar 在保证大数据消息系统的性能和吞吐量的同时，提供了更多企业级的 Feature，包括方便的运维和扩展，灵活的消息模型，多语言API，多租户，异地多备，和数据的强持久性一致性等等，解决了现有开源消息系统的很多不足之处。