当前业界几款主流的MQ消息队列采用的存储方式主要有以下三种方式。

1：文件系统

目前业界较为常用的几款产品（RocketMQ / Kafka / RabbitMQ）均采用的是消息刷盘至所部署虚拟机/物理机的文件系统来做持久化

刷盘一般可以分为异步刷盘、同步刷盘两种模式

消息刷盘为消息存储提供了一种高效率、高可靠性和高性能的数据持久化方式。除非部署 MQ 机器本身或是本地磁盘挂了，否则一般是不会出现无法持久化的故障问题。

2：分布式KV存储【自定义】

这类 MQ 一般会采用诸如 LevelDB 、RocksDB 和 Redis 来作为消息持久化的方式。

由于分布式缓存的读写能力要优于 DB ，所以在对消息的读写能力要求都不是比较高的情况下，采用这种方式倒也不失为一种可以替代的设计方案。

消息存储于分布式 KV 需要解决的问题在于如何保证 MQ 整体的可靠性。

3：关系型数据库 DB

Apache下开源的另外一款MQ—ActiveMQ（默认采用的KahaDB做消息存储）可选用 JDBC 的方式来做消息持久化，通过简单的 XML 配置信息即可实现JDBC消息存储。

由于，普通关系型数据库（如 MySQL ）在单表数据量达到千万级别的情况下，其 IO 读写性能往往会出现瓶颈。因此，如果要选型或者自研一款性能强劲、吞吐量大、消息堆积能力突出的 MQ 消息队列，那么并不推荐采用关系型数据库作为消息持久化的方案。在可靠性方面，该种方案非常依赖 DB ，如果一旦 DB 出现故障，则 MQ 的消息就无法落盘存储会导致线上故障。

4：小结

1：存储效率：文件系统 > 分布式 KV 存储 > 关系型数据库 DB

2：直接操作文件系统肯定是最快和最高效的，而关系型数据库 TPS 一般相比于分布式 KV 系统会更低一些

简略地说，关系型数据库本身也是一个需要读写文件 Server ，这时 MQ 作为 Client与其建立

连接并发送待持久化的消息数据，同时又需要依赖 DB 的事务等，这一系列操作都比较消耗性

能

3：MQ的存储方式如何取舍

如果追求高效的IO读写，那么选择操作文件系统会更加合适一些

如果从易于实现和快速集成来看，文件系统 < 分布式 KV 存储 < 关系型数据库 DB，但是性能

会下降很多。

从消息中间件的本身定义来考虑，应该尽量减少对于外部第三方中间件的依赖。