JAVA开发（RocketMq工作原理以及和其他MQ比较）
一、mq的使用场景：
使用消息的场景一般是为了错峰流量控制，解耦系统消息处理机制，以一种延迟的方式达到数据的一致性，保护好系统性能。
二、RocketMq的概念介绍：
1 、消息模型（Message Model）
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。
2 、消息生产者（Producer）
负责生产消息，一般由业务系统负责生产消息。一个消息生产者会把业务应用系统里产生的消息发送到broker服务器。RocketMQ提供多种发送方式，同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送。同步和异步方式均需要Broker返回确认信息，单向发送不需要。
3、 消息消费者（Consumer）
负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。一个消息消费者会从Broker服务器拉取消息、并将其提供给应用程序。从用户应用的角度而言提供了两种消费形式：拉取式消费、推动式消费。
4 、主题（Topic）
表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，每条消息只能属于一个主题，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。
5、 代理服务器（Broker Server）
消息中转角色，负责存储消息、转发消息。代理服务器在RocketMQ系统中负责接收从生产者发送来的消息并存储、同时为消费者的拉取请求作准备。代理服务器也存储消息相关的元数据，包括消费者组、消费进度偏移和主题和队列消息等。
6 、名字服务（Name Server）
名称服务充当路由消息的提供者。生产者或消费者能够通过名字服务查找各主题相应的Broker IP列表。多个Namesrv实例组成集群，但相互独立，没有信息交换。
7 、拉取式消费（Pull Consumer）
Consumer消费的一种类型，应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker服务器拉消息、主动权由应用控制。一旦获取了批量消息，应用就会启动消费过程。
8 、推动式消费（Push Consumer）
Consumer消费的一种类型，该模式下Broker收到数据后会主动推送给消费端，该消费模式一般实时性较高。
9 、生产者组（Producer Group）
同一类Producer的集合，这类Producer发送同一类消息且发送逻辑一致。如果发送的是事务消息且原始生产者在发送之后崩溃，则Broker服务器会联系同一生产者组的其他生产者实例以提交或回溯消费。
10、 消费者组（Consumer Group）
同一类Consumer的集合，这类Consumer通常消费同一类消息且消费逻辑一致。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡和容错的目标变得非常容易。要注意的是，消费者组的消费者实例必须订阅完全相同的Topic。RocketMQ 支持两种消息模式：集群消费（Clustering）和广播消费（Broadcasting）。
1、如果两个消费者实例属于同一个消费组，监听同一个topic，那么他们其他一个消费了消息后，另一个就不能消费了，如果想两个消费者都消费同一个消息，那么需要设置不同的消费组
2、Producer Group 和Consumer Group可以不一样的
11 、集群消费（Clustering）
集群消费模式下,相同Consumer Group的每个Consumer实例平均分摊消息。
12、 广播消费（Broadcasting）
广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收全量的消息。
13 、普通顺序消息（Normal Ordered Message）
普通顺序消费模式下，消费者通过同一个消费队列收到的消息是有顺序的，不同消息队列收到的消息则可能是无顺序的。
14、 严格顺序消息（Strictly Ordered Message）
严格顺序消息模式下，消费者收到的所有消息均是有顺序的。
15 、消息（Message）
消息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主题。RocketMQ中每个消息拥有唯一的Message ID，且可以携带具有业务标识的Key。系统提供了通过Message ID和Key查询消息的功能。
16 、标签（Tag）
为消息设置的标志，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。
三、RocketMQ架构:
四、kafka介绍：
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
实际上算作是分布式的流处理平台，具备消息中间间的功能，在大数据领域作为流计算的平台，也会做消息分发。
Kafka常见的使用场景
【1】日志收集：一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
【2】消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
【3】用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
【4】运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
Kafka基本概念
【1】kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。可以这样来说，Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是确并没有完全遵循JMS规范。
【2】基础的消息(Message)相关术语：
五、几种MQ的比较：
其中，RabbitMQ 2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。
RabbitMQ优点：
- 由于erlang语言的特性，mq 性能较好，高并发；
- 吞吐量到万级，MQ功能比较完备
- 健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全；
- 开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用
- 社区活跃度高；
RabbitMQ缺点：
- erlang开发，很难去看懂源码，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug，不利于做二次开发和维护。
- RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。
- 需要学习比较复杂的接口和协议，学习和维护成本较高。
第二、RocketMQ出自 阿里公司的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进。
RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景。
RocketMQ优点：
- 单机吞吐量：十万级
- 可用性：非常高，分布式架构
- 消息可靠性：经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
- 功能支持：MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好
- 支持10亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降
- 源码是java，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控
RocketMQ缺点：
- 支持的客户端语言不多，目前是java及c++，其中c++不成熟；
- 社区活跃度一般
- 没有在 mq 核心中去实现JMS等接口，有些系统要迁移需要修改大量代码
RocketMQ与kafka的比较：
1）适用场景
Kafka适合日志处理
RocketMQ适合业务处理
结论：平手，根据具体业务定夺
2）性能
kafka单机写入TPS号称在百万条/秒；
RocketMQ大约在10万条/秒；
结论：追求性能的话，kafka单机性能更高
3）可靠性
RocketMQ支持异步/同步刷盘；异步/同步 Replication；
Kafka使用异步刷盘方式，异步Replication；
结论：RocketMQ所支持的同步方式提升了数据的可靠性。
4）实时性
均支持pull长轮询，RocketMQ消息实时性更好
结论：RocketMQ胜出。
5）支持的队列数
Kafka单机超过64个队列/分区，消息发送性能降低严重；
RocketMQ单机支持最高5万个队列，性能稳定；
结论：长远来看，RocketMQ胜出，这也是适合业务处理的原因之一
6）消息顺序性
Kafka某些配置下，支持消息顺序，但是一台Broker宕机后，就会产生消息乱序；
RocketMQ支持严格的消息顺序，在顺序消费场景下，一台Broker宕机后，发送消息会失败，但是不会乱序。
结论：RocketMQ胜出
7）消费失败重试机制
Kafka消费失败不支持重试
RocketMQ消费失败支持定时重试，每次重试间隔时间顺延
8）定时/延时消息
Kafka不支持定时消息；
RocketMQ支持定时消息
9）分布式事务消息
Kafka不支持分布式事务消息
RocketMQ支持分布式事务消息
10）消息查询机制
Kafka不支持消息查询
RocketMQ支持根据Message Id查询消息，也支持根据消息内容查询消息
11）消息回溯
Kafka理论上可以按照Offset来回溯消息
RocketMQ支持按照时间来回溯消息，精度毫秒，例如从一天之前的某分某秒开始重新消费消息。
六、消息队列的选择：
1.Kafka
Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。
大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。
2.RocketMQ
天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。
RoketMQ在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双11已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择RocketMQ。
3.RabbitMQ
RabbitMQ :结合erlang语言本身的并发优势，性能较好，社区活跃度也比较高，但是不利于做二次开发和维护。不过，RabbitMQ的社区十分活跃，可以解决开发过程中遇到的bug。
如果你的数据量没有那么大，小公司优先选择功能比较完备的RabbitMQ。
以上，是Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较。