RabbitMQ在国内为什么没有那么流行？
谢邀！
RabbitMQ在国内确实没Kafka和RocketMQ火，主要原因就是“水土不服”，咱们从机制和分布式场景来聊聊。
首先，RabbitMQ基于AMQP协议，机制上更偏向可靠性和灵活性，适合小而精的任务，比如订单处理、支付确认。这种场景在国内也有，但大多数公司追求高吞吐量和分布式扩展能力，这点Kafka和RocketMQ就有天然优势。
Kafka的分布式架构简直是为高并发量身定制，啥“日志存储、分区副本”这些概念搞得明明白白，批量传输一搞，吞吐量能起飞。而RocketMQ是阿里的亲儿子，服务国内公司非常对味，尤其是在事务消息和延迟消息这种中国特色需求上，优势肉眼可见。
再看RabbitMQ，它的ACK确认机制虽然严谨，但高并发场景下反而可能会变成性能瓶颈；加上它用的是Erlang语言写的，国内用得少，踩坑调优都难找人支援，谁爱用？
支招时间：如果你公司真的需要RabbitMQ这种轻量级方案，建议从实际需求出发，把握它的优点。我举个Python代码的栗子，模拟一个可靠消息队列的消费者：
import pika
def callback(ch, method, properties, body):
print(f"收到消息: {body.decode()}")
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback)
print("等待消息中，按Ctrl+C退出")
channel.start_consuming()
这个代码非常基础，但重在展示RabbitMQ的可靠性优势：手动ACK确认消息。用的时候，别把它当分布式神器，而是把它放到小范围业务中精雕细琢。
如果你追求流量大杀器，趁早学Kafka吧，几行Python搞个生产者、消费者，先跑起来再说。
老鬼觉得：选工具看需求，别迷信；要多实践，少折腾概念！
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