分布式日志和消息队列都是处理数据流的系统，但它们的服务目的不同，设计特点也有所区别。分布式日志，如 Apache Kafka 或 Amazon Kinesis，旨在跨多个节点持久化和复制有序的记录序列。它强调持久性、严格排序以及多个消费者能够按照自己的速度读取数据的能力。相比之下，消息队列，如 RabbitMQ 或 Amazon SQS，专注于生产者和消费者之间的瞬时通信，确保消息被处理一次（或有限次数）然后移除。它们的主要用例是关键区别所在：分布式日志擅长长期数据保留和可重放性，而消息队列优先处理短暂的任务交付和解耦服务。
一个主要区别在于它们如何处理消息保留和消费。在分布式日志中，消息会长期存储（数天、数周甚至无限期），并且即使在被读取后仍然可访问。消费者通过偏移量（offset）跟踪其进度，允许他们重新读取消息或处理历史数据。例如，欺诈检测系统可以使用分布式日志重放交易事件进行分析。然而，消息队列通常在消息被消费者确认后删除。这适用于任务处理等场景，其中每条消息代表一个不应被处理多次的任务（例如，发送电子邮件）。一些队列支持保留策略，但这并非其主要关注点。
另一个区别在于它们对排序和可伸缩性的处理方式。分布式日志在分区或主题内维护严格的全局消息顺序，这对于事件溯源或维护事务一致性等用例至关重要。消息队列通常优先考虑可伸缩性而不是严格排序，将消息并行分发给多个消费者。例如，队列可能会以任意顺序处理用户上传以最大化吞吐量，而分布式日志可能会强制要求金融交易的顺序。此外，分布式日志通常通过分区进行水平扩展，而队列则依赖于竞争消费者或分片。开发者根据需要持久、有序的数据流（分布式日志）还是短暂的、至少一次交付（队列）来选择使用哪种系统。