1、吞吐量
kafka吞吐量更高：
1）Zero Copy机制，内核copy数据直接copy到网络设备，不必经过内核到用户再到内核的copy，减小了copy次数和上下文切换次数，大大提高了效率。
2）磁盘顺序读写，减少了寻道等等的时间。
3）批量处理机制，服务端批量存储，客户端主动批量pull数据，消息处理效率高。
4）存储具有O(1)的复杂度，读物因为分区和segment，是O(log(n))的复杂度。
5）分区机制，有助于提高吞吐量。
2、可靠性
rabbitmq可靠性更好：
1）确认机制（生产者和exchange，消费者和队列）；
2）支持事务，但会造成阻塞；
3）委托（添加回调来处理发送失败的消息）和备份交换器（将发送失败的消息存下来后面再处理）机制；
3、高可用
1）rabbitmq采用mirror queue，即主从模式，数据是异步同步的，当消息过来，主从全部写完后，回ack，这样保障了数据的一致性。
2）每个分区都可以有一个或多个副本，这些副本保存在不同的broker上，broker信息存储在zookeeper上，当broker不可用会重新选举leader。
kafka支持同步负责消息和异步同步消息（有丢消息的可能），生产者从zk获取leader信息，发消息给leader，follower从leader pull数据然后回ack给leader。
4、负责均衡
1）kafka通过zk和分区机制实现：zk记录broker信息，生产者可以获取到并通过策略完成负载均衡；通过分区，投递消息到不同分区，消费者通过服务组完成均衡消费。
2）需要外部支持。
5、模型
1）rabbitmq：
producer，broker遵循AMQP（exchange，bind，queue），consumer；
broker为中心，exchange分topic，direct，fanout和header，路由模式适合多种场景；
consumer消费位置由broker通过确认机制保存；
2）kafka：
producer，broker，consumer，未遵循AMQP；
consumer为中心，获取消息模式由consumer自己决定；
offset保存在消费者这边，broker无状态；
消息是名义上的永久存储，每个parttition按segment保存自己的消息为文件（可配置清理周期）；
consumer可以通过重置offset消费历史消息；
需要绑定zk；
综上，kafka和rabbitmq适应场景不同，kafka适用于高吞吐量场景，rabbitmq适用于对可靠性要求高的场景，综合来讲kafka由于其超高的效率和offset、分区的灵活性，更多的得到了开发者的青睐。
选自https://www.cnblogs.com/small-office/p/9429938.html