kafka原本設計的初衷是日志統計分析，現在基於大數據的背景下也可以做運營數據的分析統計，而redis的主要場景是內存數據庫，作為消息隊列來說可靠性太差，而且速度太依賴網絡IO，在服務器本機上的速度較快，且容易出現數據堆積的問題，在比較輕量的場合下能夠適用。
RabbitMQ,遵循AMQP協議，由內在高並發的erlanng語言開發，用在實時的對可靠性要求比較高的消息傳遞上。
kafka是Linkedin於2010年12月份開源的消息發布訂閱系統，它主要用於處理活躍的流式數據，大數據量的數據處理上。
在架構模型方面
RabbitMQ遵循AMQP協議，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue組成，其中exchange和binding組成了消息的路由鍵；客戶端Producer通過連接channel和server進行通信，Consumer從queue獲取消息進行消費（長連接，queue有消息會推送到consumer端，consumer循環從輸入流讀取數據）。rabbitMQ以broker為中心；有消息的確認機制。
kafka遵從一般的MQ結構，producer，broker，consumer，以consumer為中心，消息的消費信息保存的客戶端consumer上，consumer根據消費的點，從broker上批量pull數據；無消息確認機制。
在吞吐量
rabbitMQ在吞吐量方面稍遜於kafka，他們的出發點不一樣，rabbitMQ支持對消息的可靠的傳遞，支持事務，不支持批量的操作；基於存儲的可靠性的要求存儲可以采用內存或者硬盤。
kafka具有高的吞吐量，內部采用消息的批量處理，zero-copy機制，數據的存儲和獲取是本地磁盤順序批量操作，具有O(1)的復雜度，消息處理的效率很高。
在可用性方面
rabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。
kafka的broker支持主備模式。
在集群負載均衡方面
rabbitMQ的負載均衡需要單獨的loadbalancer進行支持。
kafka采用zookeeper對集群中的broker、consumer進行管理，可以注冊topic到zookeeper上；通過zookeeper的協調機制，producer保存對應topic的broker信息，可以隨機或者輪詢發送到broker上；並且producer可以基於語義指定分片，消息發送到broker的某分片上。