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为什么用redis不用hashmap 为什么用mq不用redis

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简单明了,Kafka与MQ的区别kafaka和rabbitmq的最主要区别在于数据的可靠性和吞吐量上；在实际场景中，需要按需求取舍 。
kafka和rabbitmq的区别如下：RabbitMQ，遵循AMQP协议，由内在高并发的erlang语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上 。
RabbitMQ和Kafka的主要区别如下：消息协议：RabbitMQ使用AMQP（高级消息队列协议），而Kafka使用其自定义的协议 。AMQP是一种标准协议，可以提供更强的互操作性，但Kafka的自定义协议可能具有更高的性能 。
kafka每个topic的partition都是一个目录，每个partition的数据就放到对应的目录下面 。而rocketmq存储数据的时候是将所有topic的数据存放到一个文件Commitlog中，当文件大小超过1G，就向下一个文件中写 。
以下是一些总结和区别：- Kafka：高吞吐量、低延迟、高可用性、分布式、持久化存储、多租户支持等。- ActiveMQ：支持JMS1和J2EE 4规范，具有良好的面向企业级应用程序的特性 ， 如负载均衡、可靠性、安全性等。
Redis、Kafka或RabbitMQ:哪个作为微服务消息代理最合适?我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征 。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同 。这是我们建议正确的消息代理根据不同用例使用的建议 。
Kafka和RabbitMq一样是通用意图消息代理，他们都是以分布式部署为目的 。但是他们对消息语义模型的定义的假设是非常不同的 。我对AMQP 更成熟这个论点是持怀疑态度的 。让我们用事实说话来看看用什么解决方案来解决你的问题 。
RabbitMQ遵循AMQP协议，由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上，适合企业级的消息发送订阅，也是比较受到大家欢迎的 。
kafka是个日志处理缓冲组件 ， 在大数据信息处理中使用 。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能，以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志） 。
综上所述： 一般公司会利用kafka收集一些日志之类的消息 ， 因为日志一般量特别大，即使丢几条数据也没事，并且要求吞吐量也高，一般就是收发消息 ， 不需要太多的功能，所以kafka非常适合这个场景 。
为什么使用mq?1、而MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务 。在soa架构上使用是非常方便的，其中的功能也是很多的 ， 在使用的时候，也是很方便的 。
2、第二种，通过 MQ 来作为中间件收发消息，BC 只依赖收到的消息而不是具体的接口，这样即使 A 服务修改或者增加其他服务，都只要订阅MQ就行 。
3、用途就是用来处理消息，也就是处理JMS的 。消息队列在大型电子商务类网站，如京东、淘宝、去哪儿等网站有着深入的应用，队列的主要作用是消除高并发访问高峰 ， 加快网站的响应速度 。
4、MQ是消息中间件，是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介，常用的有ActiveMQ，RabbitMQ，kafka 。
redis与rabbitmq做消息队列的区别我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征 。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同 。这是我们建议正确的消息代理根据不同用例使用的建议 。
首先说RabbitMQ ， RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP ， XMPP，SMTP ，  STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发 。
redis只是提供一个高性能的、原子操作内存键值对 ， 具有高速访问能力，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，要作为消息队列来实现的话，功能和逻辑要通过上层应用自己实现 。我们以RabbitMQ为例介绍 。
消息队列 一般是采用一个独立的集群专门用于消息存储 ， 可以存储在内存里 也可以直接存储在磁盘中 。
RabbitMQ与redis的区别是什么呢?1、其次是Redis，Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库 ， 开发维护很活跃 。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能 ， 所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用 。
2、我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征 。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同 。这是我们建议正确的消息代理根据不同用例使用的建议 。
【为什么用redis不用hashmap 为什么用mq不用redis】3、测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据 。

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