常用的消息中间件
消息中间件是当前处理大数据的一个非常重要的组件，用来解决应用解耦、异步通信、流量控制等问题，从而构建一个高效、灵活、消息同步和异步传输处理、存储转发、可伸缩和最终一致性的稳定系统。目前业界应用比较多的分布式消息中间件主要包括：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ，虽然都是分布式消息中间件，但是每种消息中间件使用方式区别还是很大的。
ActiveMQ
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优点：Apache开源，功能集全，文档多，历史悠久，支持多语言客户端，使用简单。
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缺点：性能比较低、只支持主从架构，扩展性差。
RabbitMQ
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优点：用Erlang语言实现，性能比ActiveMQ高，功能丰富，支持协议多（AMQP、XMPP、SMTP）。
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缺点：虽然性能比ActiveMQ好，但比Kafka、RocketMQ还是有差距，只支持主从方式。扩展性差
Kafka
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优点：Apache开源，性能非常高，可靠性好，分布式扩展能力，支持多语言。
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缺点：管理工具少，支持协议少
RocketMQ
- 优点：Apache开源，java语言实现，学习了Kafka的设计理念，继承了高性能、扩展性好。功能对企业应用支持比较好了，如定时消息。
kafka设计目标
以时间复杂度为O1的方式 提供消息持久化能力，即使对TB级的数据也能保证常数级时间的访问能力。
高吞吐率，即使在廉价的商用机器上，也能做单机10万条每秒的传输率。
支持消息分区，及分布式消费，保证每个分区的消息顺序消费
支持离线数据处理和实时数据处理
支持在线水平扩展
Kafka的特性
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高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
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可扩展性：kafka集群支持热扩展
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持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
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容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
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高并发：支持数千个客户端同时读写
应用场景
消息系统：
KafKa作为一个优秀的消息系统，具有高吞吐量、内置的分区、备份冗余分布式的特点，为大规模的消息处理提供了一种很好的解决方案；
应用监控：
利用KafKa收集应用程序和服务器健康相关指标，如CPU占用率、IO、内存、连接数、TPS、QPS等，然后将指标信息进行处理
流处理：
需要将已经收集的流数据，如系统的点击、浏览事件,提供给其他流式计算框架进行处理，Spark Stream, Storm Flink；
持久性日志：
KafKa可以为外部系统提供一种持久性日志的分布式系统。日志可以在多个节点之间进行备份
Kafka概念
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Message(消息)：一条数据，每条消息都有一个键和对应的一个值。
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producer(生产者)：将消息发布到 topics。Producer 决定向 topic 分区的发布方式
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consumer(消费者)：消息的订阅者
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Consumer Group：consumer的逻辑组，一条消息，只能被同一个Consumer Group消费一次。
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topic(主题)：消息的分类。消费者通过订阅Topic来读取数据
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partition(分区)：一个topic至少一个分区，不同分区不保证消息的消费顺序。更多的分区意会着，更高吞吐能力。同时会打开更多的文件句柄。进程打开的文件句柄是目前Kafka系统的一大瓶颈。Kafka broker使用的是本地文件系统，这将会影响Kafka往流式架构发展，也许Kafka以后会支持分布式的文件系统。如MapR Stream.
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Broker：Kafka 以分布式系统/集群方式运行。集群中的每个节点称一个 Broker，负责消息的持久化，可以横向扩展。
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Replication：Kafka消息的备份，实现数据冗余，保障数据尽量不丢失；
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Offset(偏移量)：消息是存储在broker上的分区里
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ISR（In-sync Replica）：可用同步的副本列表，ISR
Kafka的创新
消息的持久化的时间：不再需要跟踪特定消息的读取情况，设定消息的保留时间。确保消息被读取之后再删除。
消费者可以自己管理消息偏移量offset,Kafka可以将消息存储在文件系统上，读取消息时就和读文件一样，可以顺序性的读消息。因此Kafka的处理消息的速度非常快。
Kafka的缺点
Topic和分区数量问题，Kafka在上万的topic面前，性能会非常低下。
手动均均衡分区负载，不能自动实现负载均衡
没有固定的序列化机制，如果大规模使用时，不一样的序列机制，就无法兼容通讯
镜像不足，Kafka只是简单把消息转发，生产者和消费者却不能转移过去
下一代的消息系统-MapR Stream
被称为下一代的消息系统，使用MapR平台的分布式文件系统，在存储上比KafKa更加强大。它的应用是在Kafka等消息队列都无法满足时，才考虑的一个消息系统。当前的架构都是请求响应型，无法满足现实生活的实时性，像当前的直播系统，或者其他实时的系统，对消息实时性有很高的要求，主是、数据量都很大时，Kafka消息队列可能也无法满足。
