為什麼日誌型訊息佇列效能這麼高？
明明是使用硬碟儲存訊息，效能卻勝過傳統的 In-Memory MQ
在協助客戶導入微服務或是事件驅動架構（EDA, Event-Driven Architecture）時，常常有客戶問：
現在的 Log-based MQ 會不會比傳統 In-Memory MQ 慢？
通常會有這樣的質疑，是因為 Log-based MQ （日誌型訊息佇列）都會把訊息寫入到硬碟中，而直覺概念上硬碟速度一定比記憶體慢。但這是真的嗎？
關鍵在於有序存取和隨機存取
針對這一點，根據 ACM Queue 上文章「The Pathologies of Big Data」的實驗結果，其實有序性的硬碟資料存取（Sequential disk access）比隨機記憶體存取（Random memory access）來得快，即使不是 SSD 也是如此（當然實驗中是以 8 個 15,000-RPM SAS 硬碟組成的 RAID 5 來做測試）。
所以，除非舊式 MQ 的設計是堅持以有序性的形式在記憶體上保存訊息，不然速度不一定比 Log-Based MQ 來得快。這也是為什麼像是原本已經是效能領頭羊的 RabbitMQ，效能仍輸給 Kafka（現代日誌型訊息佇列的代表）一大截。
大資料量或特殊需求導致傳統 MQ 效能快速下降
即便傳統 In-Memory MQ 採用了記憶體來保存或管理資料，在資料量大到一定程度或有 durable 的需求時 ，傳統的 MQ 仍然會開始藉助硬碟來存放資料（例如 swap 或是實際的 persistent storage），這無疑會導致 In-Memory MQ 性能下降。
要知道，使用記憶體時若不能維持有序性存取，再加上隨機的硬碟存取，效能理所當然會被衝擊。因此，即使主要使用記憶體來維護訊息資料，也不一定比一開始就設計採用有序性硬碟 I/O（sequential disk I/O）加速的 MQ 來得快。
日誌型訊息佇列仍然可以有記憶體快取機制
Log-based MQ 仍然還是可以有 In-memory cache 的設計，以進一步提升效能。這讓 Log-based MQ 能在速度和實用性上，取得一定的平衡，也能實作傳統射後不理的 MQ 所不能做的事（例如：訊息回放）。
日誌型訊息佇列仍然沒有大獲全勝
不過要注意的是，這樣的情況也只是相較於過去的 MQ 設計來說而已，近年來一些新的 In-Memory MQ（如：NATS），都考量過這些問題，在效能上還是遠超過 Log-based MQ。
總體來說，對於許多正準備引入新技術的客戶，拿 Log-based MQ 跟傳統商業 MQ 或 RabbitMQ 做比較，因為舊式 MQ 沒有考慮有序性的資料存取問題，所以 Log-based MQ 的效能通常還是更勝一籌。以功能面來說，Log-based MQ 還可以保留事件訊息的過往紀錄，在實務用途上相對可靠。這也是進入到 Big Data 時代或是微服務時代後，Kafka 這類 MQ 變成主流的原因。
