RabbitMQ&RocketMQ&Kafka主要概念介绍
MQ全称为Message Queue，消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。
- 开发中消息队列通常有如下应用场景：
1、任务异步处理
将不需要同步处理的并且耗时长的操作由消息队列通知消息接收方进行异步处理。提高了应用程序的响应时间。
2、应用程序解耦合
MQ相当于一个中介，生产方通过MQ与消费方交互，它将应用程序进行解耦合。
3、削峰填谷
如订单系统，在下单的时候就会往数据库写数据。但是数据库只能支撑每秒1000左右的并发写入，并发量再高就容易宕机。低峰期的时候并发也就100多个，但是在高峰期时候，并发量会突然激增到5000以上，这个时候数据库肯定卡死了。
消息被MQ保存起来了，然后系统就可以按照自己的消费能力来消费，比如每秒1000个数据，这样慢慢写入数据库，这样就不会卡死数据库了。
但是使用了MQ之后，限制消费消息的速度为1000，但是这样一来，高峰期产生的数据势必会被积压在MQ中，高峰就被“削”掉了。但是因为消息积压，在高峰期过后的一段时间内，消费消息的速度还是会维持在1000QPS，直到消费完积压的消息,这就叫做“填谷”
MQ是消息通信的模型；实现MQ的大致有两种主流方式：AMQP、JMS。
AMQP
AMQP是一种协议，更准确的说是一种binary wire-level protocol（链接协议）。这是其和JMS的本质差别，AMQP不从API层进行限定，而是直接定义网络交换的数据格式。
JMS
JMS即Java消息服务（JavaMessage Service）应用程序接口，是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。
AMQP 与 JMS 区别
- JMS是定义了统一的接口，来对消息操作进行统一；AMQP是通过规定协议来统一数据交互的格式
- JMS限定了必须使用Java语言；AMQP只是协议，不规定实现方式，因此是跨语言的。
- JMS规定了两种消息模式；而AMQP的消息模式更加丰富
市场上常见的消息队列有如下：
- ActiveMQ：基于JMS
- ZeroMQ：基于C语言开发
- RabbitMQ：基于AMQP协议，erlang语言开发，稳定性好
- RocketMQ：基于JMS，阿里巴巴产品
- Kafka：类似MQ的产品；分布式消息系统，高吞吐量
RabbitMQ
RabbitMQ是由erlang语言开发，基于AMQP（Advanced Message Queue 高级消息队列协议）协议实现的消息队列，它是一种应用程序之间的通信方法，消息队列在分布式系统开发中应用非常广泛。
RabbitMQ提供了6种模式：简单模式，work模式，Publish/Subscribe发布与订阅模式，Routing路由模式，Topics主题模式，RPC远程调用模式（远程调用，不太算MQ；暂不作介绍）；
消费模式：集群消费(CLUSTERING)、广播消费(BROADCASTING)。
RocketMQ
RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息中间件。支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。它里面有几个区别于标准消息中件间的概念，如Group、Topic、Queue等。系统组成则由Producer、Consumer、Broker、NameServer等。
RocketMQ 特点
- 是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式等特点
- Producer、Consumer、队列都可以分布式
- Producer 向一些队列轮流发送消息，队列集合称为 Topic，Consumer 如果做广播消费，则一个 Consumer 实例消费这个 Topic 对应的所有队列，如果做集群消费，则多个 Consumer 实例平均消费这个 Topic 对应的队列集合
- 能够保证严格的消息顺序
- 支持拉（pull）和推（push）两种消息模式
- 高效的订阅者水平扩展能力
- 实时的消息订阅机制
- 亿级消息堆积能力
- 支持多种消息协议，如 JMS、OpenMessaging 等
- 较少的依赖
集群级别的高可用，是消息队列 RocketMQ 跟其他的消息服务器的主要区别，消息生产者发送一条消息到消息服务器，消息服务器会随机的选择一个消费者，只要这个消费者消费成功就认为是成功了。
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。
更多关于RocketMQ的介绍：
RocketMQ之一：RocketMQ整体介绍 - Oops!# - 博客园
Kafka
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于 大数据实时处理领域。
（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue 中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。 Queue 支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。
（2）发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息）
消息生产者（发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。
1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端
2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端
3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
4）Broker ：一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker可以容纳多个 topic。
5）Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列
7）Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本， 一个 leader 和若干个 follower。
8）leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 leader。
9）follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 leader 中同步数据，保持和 leader 数据的同步。leader 发生故障时，某个 follower 会成为新的 follower。
