消息队列和数据流都是在系统之间移动数据的工具，但它们服务于不同的目的。 消息队列专为服务之间离散、异步通信而设计，其中每条消息由单个消费者处理一次。 相比之下，数据流处理连续的、实时的数据流，可以被多个订阅者同时消费。 关键区别在于它们的处理模型、数据保留和消费模式。
诸如 RabbitMQ 或 Amazon SQS 之类的消息队列以点对点模型运行。 当生产者将消息发送到队列时，它将被存储直到消费者检索并处理它。 处理完毕后，消息通常会从队列中删除。 即使有多个工作线程正在监听，这也能确保订单处理或作业调度等任务只被处理一次。 例如，电子商务系统可能会使用队列来管理支付交易：每个支付请求都由一项服务处理，避免重复。 队列优先考虑可靠性和解耦，但并未针对高容量、实时数据广播进行优化。
诸如 Apache Kafka 或 Amazon Kinesis 之类的数据流使用发布-订阅模型。 生产者将记录写入流，该流会持续保存数据一段可配置的时间。 多个消费者可以独立读取流、重放过去的数据或实时处理事件。 这对于监控跨微服务的用户活动或馈送实时仪表板等场景非常理想。 例如，一个叫车应用程序可能会流式传输 GPS 数据以计算司机位置、更新定价并同时通知用户。 流强调持久性、可伸缩性和并行处理，使其适用于需要历史分析或事件溯源的用例。
当任务需要保证一次性处理和服务之间的松散耦合时，请选择消息队列。 当处理需要在多个系统之间共享或重新处理的高吞吐量、时间敏感的数据时，选择数据流。 例如，队列非常适合批量作业分发，而流更适合实时分析或事件驱动架构。 了解这些区别有助于选择合适的工具来满足可伸缩性、延迟和数据访问需求。