1. 摘要

以下是消息隊列以下的大綱舅逸，本文主要介紹消息隊列概述桌肴，消息隊列應(yīng)用場景和消息中間件示例（電商，日志系統(tǒng)）琉历。
本次分享大綱：

1. 消息隊列概述
2. 消息隊列應(yīng)用場景
3. 消息中間件示例
4. JMS消息服務(wù)
5. 常用消息隊列
6. 參考（推薦）資料

本文轉(zhuǎn)載自#ITFLY8架構(gòu)師之家 的《大型網(wǎng)站架構(gòu)系列：分布式消息隊列》

2. 內(nèi)容

一坠七、消息隊列概述

消息隊列中間件是分布式系統(tǒng)中重要的組件，主要解決應(yīng)用耦合旗笔，異步消息彪置，流量削鋒等問題。實現(xiàn)高性能换团，高可用悉稠，可伸縮和最終一致性架構(gòu)。是大型分布式系統(tǒng)不可缺少的中間件艘包。

目前在生產(chǎn)環(huán)境的猛，使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ想虎，ZeroMQ卦尊，Kafka，MetaMQ舌厨，RocketMQ等岂却。

二、消息隊列應(yīng)用場景

以下介紹消息隊列在實際應(yīng)用中常用的使用場景。異步處理躏哩，應(yīng)用解耦署浩，流量削鋒和消息通訊四個場景。

2.1異步處理

場景說明：用戶注冊后扫尺，需要發(fā)注冊郵件和注冊短信筋栋。傳統(tǒng)的做法有兩種1.串行的方式；2.并行方式正驻。

（1）串行方式：將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后弊攘，發(fā)送注冊郵件，再發(fā)送注冊短信姑曙。以上三個任務(wù)全部完成后襟交，返回給客戶端。

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（2）并行方式：將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后伤靠，發(fā)送注冊郵件的同時捣域，發(fā)送注冊短信。以上三個任務(wù)完成后醋界，返回給客戶端竟宋。與串行的差別是提完，并行的方式可以提高處理的時間形纺。

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假設(shè)三個業(yè)務(wù)節(jié)點每個使用50毫秒鐘，不考慮網(wǎng)絡(luò)等其他開銷徒欣，則串行方式的時間是150毫秒逐样，并行的時間可能是100毫秒。

因為CPU在單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)是一定的打肝，假設(shè)CPU1秒內(nèi)吞吐量是100次脂新。則串行方式1秒內(nèi)CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請求量是10次（1000/100）粗梭。

小結(jié)：如以上案例描述争便，傳統(tǒng)的方式系統(tǒng)的性能（并發(fā)量，吞吐量，響應(yīng)時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢搀继？

引入消息隊列辰斋，將不是必須的業(yè)務(wù)邏輯，異步處理综慎。改造后的架構(gòu)如下：

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按照以上約定，用戶的響應(yīng)時間相當于是注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫的時間，也就是50毫秒兔簇。注冊郵件，發(fā)送短信寫入消息隊列后，直接返回垄琐，因此寫入消息隊列的速度很快边酒，基本可以忽略，因此用戶的響應(yīng)時間可能是50毫秒狸窘。因此架構(gòu)改變后甚纲，系統(tǒng)的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍朦前，比并行提高了兩倍介杆。

2.2應(yīng)用解耦

場景說明：用戶下單后，訂單系統(tǒng)需要通知庫存系統(tǒng)韭寸。傳統(tǒng)的做法是春哨，訂單系統(tǒng)調(diào)用庫存系統(tǒng)的接口。如下圖：

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傳統(tǒng)模式的缺點：

1） 假如庫存系統(tǒng)無法訪問恩伺，則訂單減庫存將失敗赴背，從而導(dǎo)致訂單失敗晶渠；

2） 訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)耦合凰荚；

如何解決以上問題呢？引入應(yīng)用消息隊列后的方案褒脯，如下圖：

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• 訂單系統(tǒng)：用戶下單后便瑟，訂單系統(tǒng)完成持久化處理，將消息寫入消息隊列番川，返回用戶訂單下單成功到涂。
• 庫存系統(tǒng)：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式颁督，獲取下單信息践啄，庫存系統(tǒng)根據(jù)下單信息，進行庫存操作沉御。
• 假如：在下單時庫存系統(tǒng)不能正常使用屿讽。也不影響正常下單，因為下單后吠裆，訂單系統(tǒng)寫入消息隊列就不再關(guān)心其他的后續(xù)操作了伐谈。實現(xiàn)訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)的應(yīng)用解耦。

2.3流量削鋒

流量削鋒也是消息隊列中的常用場景硫痰，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛衩婚。

應(yīng)用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大效斑，導(dǎo)致流量暴增非春，應(yīng)用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊列奇昙。

1. 可以控制活動的人數(shù)护侮；
2. 可以緩解短時間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用；

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1. 用戶的請求储耐，服務(wù)器接收后羊初，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數(shù)量什湘，則直接拋棄用戶請求或跳轉(zhuǎn)到錯誤頁面长赞；
2. 秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)消息隊列中的請求信息，再做后續(xù)處理闽撤。

2.4日志處理

日志處理是指將消息隊列用在日志處理中得哆，比如Kafka的應(yīng)用，解決大量日志傳輸?shù)膯栴}哟旗。架構(gòu)簡化如下：

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• 日志采集客戶端贩据，負責日志數(shù)據(jù)采集，定時寫受寫入Kafka隊列闸餐；
• Kafka消息隊列饱亮，負責日志數(shù)據(jù)的接收，存儲和轉(zhuǎn)發(fā)舍沙；
• 日志處理應(yīng)用：訂閱并消費kafka隊列中的日志數(shù)據(jù)近上；

以下是新浪kafka日志處理應(yīng)用案例：

轉(zhuǎn)自（http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm）

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(1)Kafka：接收用戶日志的消息隊列。

(2)Logstash：做日志解析场勤，統(tǒng)一成JSON輸出給Elasticsearch戈锻。

(3)Elasticsearch：實時日志分析服務(wù)的核心技術(shù)歼跟，一個schemaless和媳，實時的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，通過index組織數(shù)據(jù)哈街，兼具強大的搜索和統(tǒng)計功能留瞳。

(4)Kibana：基于Elasticsearch的數(shù)據(jù)可視化組件，超強的數(shù)據(jù)可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因骚秦。

2.5消息通訊

消息通訊是指她倘，消息隊列一般都內(nèi)置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊作箍。比如實現(xiàn)點對點消息隊列硬梁，或者聊天室等。

點對點通訊：

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客戶端A和客戶端B使用同一隊列胞得，進行消息通訊荧止。

聊天室通訊：

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客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題跃巡，進行消息發(fā)布和接收危号。實現(xiàn)類似聊天室效果。

以上實際是消息隊列的兩種消息模式素邪，點對點或發(fā)布訂閱模式外莲。模型為示意圖，供參考兔朦。

三偷线、消息中間件示例

3.1電商系統(tǒng)

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消息隊列采用高可用，可持久化的消息中間件沽甥。比如Active MQ淋昭，Rabbit MQ，Rocket Mq安接。（1）應(yīng)用將主干邏輯處理完成后翔忽，寫入消息隊列。消息發(fā)送是否成功可以開啟消息的確認模式盏檐。（消息隊列返回消息接收成功狀態(tài)后歇式，應(yīng)用再返回，這樣保障消息的完整性）

（2）擴展流程（發(fā)短信胡野，配送處理）訂閱隊列消息材失。采用推或拉的方式獲取消息并處理。

（3）消息將應(yīng)用解耦的同時硫豆，帶來了數(shù)據(jù)一致性問題龙巨，可以采用最終一致性方式解決。比如主數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫熊响，擴展應(yīng)用根據(jù)消息隊列旨别，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫方式實現(xiàn)基于消息隊列的后續(xù)處理。

3.2日志收集系統(tǒng)

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分為Zookeeper注冊中心汗茄，日志收集客戶端秸弛，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分組成。

• Zookeeper注冊中心洪碳，提出負載均衡和地址查找服務(wù)递览；
• 日志收集客戶端，用于采集應(yīng)用系統(tǒng)的日志瞳腌，并將數(shù)據(jù)推送到kafka隊列绞铃；
• Kafka集群：接收，路由嫂侍，存儲儿捧，轉(zhuǎn)發(fā)等消息處理冷离；

Storm集群：與OtherApp處于同一級別，采用拉的方式消費隊列中的數(shù)據(jù)纯命；

四西剥、JMS消息服務(wù)

講消息隊列就不得不提JMS 。JMS（JAVA Message Service,java消息服務(wù)）API是一個消息服務(wù)的標準/規(guī)范亿汞，允許應(yīng)用程序組件基于JavaEE平臺創(chuàng)建瞭空、發(fā)送、接收和讀取消息疗我。它使分布式通信耦合度更低咆畏，消息服務(wù)更加可靠以及異步性。

在EJB架構(gòu)中吴裤，有消息bean可以無縫的與JM消息服務(wù)集成旧找。在J2EE架構(gòu)模式中，有消息服務(wù)者模式麦牺，用于實現(xiàn)消息與應(yīng)用直接的解耦钮蛛。

4.1消息模型

在JMS標準中，有兩種消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)剖膳。

4.1.1 P2P模式

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P2P模式包含三個角色：消息隊列（Queue）魏颓，發(fā)送者(Sender)，接收者(Receiver)吱晒。每個消息都被發(fā)送到一個特定的隊列甸饱，接收者從隊列中獲取消息。隊列保留著消息仑濒，直到他們被消費或超時叹话。

P2P的特點

• 每個消息只有一個消費者（Consumer）(即一旦被消費，消息就不再在消息隊列中)
• 發(fā)送者和接收者之間在時間上沒有依賴性墩瞳，也就是說當發(fā)送者發(fā)送了消息之后驼壶，不管接收者有沒有正在運行，它不會影響到消息被發(fā)送到隊列
• 接收者在成功接收消息之后需向隊列應(yīng)答成功

如果希望發(fā)送的每個消息都會被成功處理的話矗烛，那么需要P2P模式辅柴。

4.1.2 Pub/sub模式

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包含三個角色主題（Topic），發(fā)布者（Publisher）瞭吃，訂閱者（Subscriber） 。多個發(fā)布者將消息發(fā)送到Topic,系統(tǒng)將這些消息傳遞給多個訂閱者涣旨。

Pub/Sub的特點

• 每個消息可以有多個消費者
• 發(fā)布者和訂閱者之間有時間上的依賴性歪架。針對某個主題（Topic）的訂閱者，它必須創(chuàng)建一個訂閱者之后霹陡，才能消費發(fā)布者的消息和蚪。
• 為了消費消息止状，訂閱者必須保持運行的狀態(tài)。

為了緩和這樣嚴格的時間相關(guān)性攒霹，JMS允許訂閱者創(chuàng)建一個可持久化的訂閱怯疤。這樣，即使訂閱者沒有被激活（運行）催束，它也能接收到發(fā)布者的消息集峦。

如果希望發(fā)送的消息可以不被做任何處理、或者只被一個消息者處理抠刺、或者可以被多個消費者處理的話塔淤，那么可以采用Pub/Sub模型。

4.2消息消費

在JMS中速妖，消息的產(chǎn)生和消費都是異步的高蜂。對于消費來說，JMS的消息者可以通過兩種方式來消費消息罕容。

（1）同步

訂閱者或接收者通過receive方法來接收消息备恤，receive方法在接收到消息之前（或超時之前）將一直阻塞；

（2）異步

訂閱者或接收者可以注冊為一個消息監(jiān)聽器锦秒。當消息到達之后烘跺，系統(tǒng)自動調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法。

JNDI：Java命名和目錄接口,是一種標準的Java命名系統(tǒng)接口脂崔÷舜荆可以在網(wǎng)絡(luò)上查找和訪問服務(wù)。通過指定一個資源名稱砌左，該名稱對應(yīng)于數(shù)據(jù)庫或命名服務(wù)中的一個記錄脖咐，同時返回資源連接建立所必須的信息。

JNDI在JMS中起到查找和訪問發(fā)送目標或消息來源的作用汇歹。

4.3JMS編程模型

(1) ConnectionFactory

創(chuàng)建Connection對象的工廠屁擅，針對兩種不同的jms消息模型，分別有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory兩種产弹∨筛瑁可以通過JNDI來查找ConnectionFactory對象。

(2) Destination

Destination的意思是消息生產(chǎn)者的消息發(fā)送目標或者說消息消費者的消息來源痰哨。對于消息生產(chǎn)者來說胶果，它的Destination是某個隊列（Queue）或某個主題（Topic）;對于消息消費者來說，它的Destination也是某個隊列或主題（即消息來源）斤斧。

所以早抠，Destination實際上就是兩種類型的對象：Queue、Topic可以通過JNDI來查找Destination撬讽。

(3) Connection

Connection表示在客戶端和JMS系統(tǒng)之間建立的鏈接（對TCP/IP socket的包裝）蕊连。Connection可以產(chǎn)生一個或多個Session悬垃。跟ConnectionFactory一樣，Connection也有兩種類型：QueueConnection和TopicConnection甘苍。

(4) Session

Session是操作消息的接口尝蠕。可以通過session創(chuàng)建生產(chǎn)者载庭、消費者看彼、消息等。Session提供了事務(wù)的功能昧捷。當需要使用session發(fā)送/接收多個消息時闲昭，可以將這些發(fā)送/接收動作放到一個事務(wù)中。同樣靡挥，也分QueueSession和TopicSession序矩。

(5) 消息的生產(chǎn)者

消息生產(chǎn)者由Session創(chuàng)建，并用于將消息發(fā)送到Destination跋破。同樣簸淀，消息生產(chǎn)者分兩種類型：QueueSender和TopicPublisher《痉担可以調(diào)用消息生產(chǎn)者的方法（send或publish方法）發(fā)送消息租幕。

(6) 消息消費者

消息消費者由Session創(chuàng)建，用于接收被發(fā)送到Destination的消息拧簸。兩種類型：QueueReceiver和TopicSubscriber劲绪。可分別通過session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)來創(chuàng)建盆赤。當然贾富，也可以session的creatDurableSubscriber方法來創(chuàng)建持久化的訂閱者。

(7) MessageListener

消息監(jiān)聽器牺六。如果注冊了消息監(jiān)聽器颤枪，一旦消息到達，將自動調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法淑际。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一種MessageListener畏纲。

深入學(xué)習JMS對掌握JAVA架構(gòu)，EJB架構(gòu)有很好的幫助春缕，消息中間件也是大型分布式系統(tǒng)必須的組件盗胀。本次分享主要做全局性介紹，具體的深入需要大家學(xué)習淡溯，實踐读整，總結(jié)，領(lǐng)會咱娶。

五米间、常用消息隊列

一般商用的容器，比如WebLogic膘侮，JBoss屈糊，都支持JMS標準，開發(fā)上很方便琼了。但免費的比如Tomcat逻锐，Jetty等則需要使用第三方的消息中間件。本部分內(nèi)容介紹常用的消息中間件（Active MQ,Rabbit MQ雕薪，Zero MQ,Kafka）以及他們的特點昧诱。

5.1 ActiveMQ

ActiveMQ 是Apache出品，最流行的所袁，能力強勁的開源消息總線盏档。ActiveMQ 是一個完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范的 JMS Provider實現(xiàn)，盡管JMS規(guī)范出臺已經(jīng)是很久的事情了燥爷，但是JMS在當今的J2EE應(yīng)用中間仍然扮演著特殊的地位蜈亩。

ActiveMQ特性如下：

⒈ 多種語言和協(xié)議編寫客戶端。語言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP前翎。應(yīng)用協(xié)議： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP

⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范 （持久化稚配，XA消息，事務(wù))

⒊ 對Spring的支持港华，ActiveMQ可以很容易內(nèi)嵌到使用Spring的系統(tǒng)里面去道川，而且也支持Spring2.0的特性

⒋ 通過了常見J2EE服務(wù)器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的測試，其中通過JCA 1.5 resource adaptors的配置立宜，可以讓ActiveMQ可以自動的部署到任何兼容J2EE 1.4 商業(yè)服務(wù)器上

⒌ 支持多種傳送協(xié)議：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA

⒍ 支持通過JDBC和journal提供高速的消息持久化

⒎ 從設(shè)計上保證了高性能的集群冒萄，客戶端-服務(wù)器，點對點

⒏ 支持Ajax

⒐ 支持與Axis的整合

⒑ 可以很容易得調(diào)用內(nèi)嵌JMS provider赘理，進行測試

5.2 RabbitMQ

RabbitMQ是流行的開源消息隊列系統(tǒng)宦言，用erlang語言開發(fā)。RabbitMQ是AMQP（高級消息隊列協(xié)議）的標準實現(xiàn)商模。支持多種客戶端奠旺，如：Python、Ruby施流、.NET响疚、Java、JMS瞪醋、C忿晕、PHP、ActionScript银受、XMPP践盼、STOMP等鸦采，支持AJAX，持久化咕幻。用于在分布式系統(tǒng)中存儲轉(zhuǎn)發(fā)消息渔伯，在易用性、擴展性肄程、高可用性等方面表現(xiàn)不俗锣吼。

結(jié)構(gòu)圖如下：

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幾個重要概念：

Broker：簡單來說就是消息隊列服務(wù)器實體。

Exchange：消息交換機蓝厌，它指定消息按什么規(guī)則玄叠，路由到哪個隊列。

Queue：消息隊列載體拓提，每個消息都會被投入到一個或多個隊列读恃。

Binding：綁定，它的作用就是把exchange和queue按照路由規(guī)則綁定起來崎苗。

Routing Key：路由關(guān)鍵字狐粱，exchange根據(jù)這個關(guān)鍵字進行消息投遞。

vhost：虛擬主機胆数，一個broker里可以開設(shè)多個vhost肌蜻，用作不同用戶的權(quán)限分離。

producer：消息生產(chǎn)者必尼，就是投遞消息的程序蒋搜。

consumer：消息消費者，就是接受消息的程序判莉。

channel：消息通道豆挽，在客戶端的每個連接里，可建立多個channel券盅，每個channel代表一個會話任務(wù)帮哈。

消息隊列的使用過程，如下：

（1）客戶端連接到消息隊列服務(wù)器锰镀，打開一個channel娘侍。

（2）客戶端聲明一個exchange，并設(shè)置相關(guān)屬性泳炉。

（3）客戶端聲明一個queue憾筏，并設(shè)置相關(guān)屬性。

（4）客戶端使用routing key花鹅，在exchange和queue之間建立好綁定關(guān)系氧腰。

（5）客戶端投遞消息到exchange。

exchange接收到消息后，就根據(jù)消息的key和已經(jīng)設(shè)置的binding古拴，進行消息路由箩帚，將消息投遞到一個或多個隊列里。

5.3 ZeroMQ

號稱史上最快的消息隊列斤富，它實際類似于Socket的一系列接口膏潮，他跟Socket的區(qū)別是：普通的socket是端到端的（1:1的關(guān)系）锻狗，而ZMQ卻是可以N：M 的關(guān)系满力，人們對BSD套接字的了解較多的是點對點的連接，點對點連接需要顯式地建立連接轻纪、銷毀連接油额、選擇協(xié)議（TCP/UDP）和處理錯誤等，而ZMQ屏蔽了這些細節(jié)刻帚，讓你的網(wǎng)絡(luò)編程更為簡單潦嘶。ZMQ用于node與node間的通信，node可以是主機或者是進程崇众。

引用官方的說法： “ZMQ(以下ZeroMQ簡稱ZMQ)是一個簡單好用的傳輸層掂僵，像框架一樣的一個socket library，他使得Socket編程更加簡單顷歌、簡潔和性能更高锰蓬。是一個消息處理隊列庫，可在多個線程眯漩、內(nèi)核和主機盒之間彈性伸縮芹扭。ZMQ的明確目標是“成為標準網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的一部分，之后進入Linux內(nèi)核”∩舛叮現(xiàn)在還未看到它們的成功舱卡。但是，它無疑是極具前景的队萤、并且是人們更加需要的“傳統(tǒng)”BSD套接字之上的一 層封裝轮锥。ZMQ讓編寫高性能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序極為簡單和有趣∫”

特點是：

• 高性能舍杜，非持久化；
• 跨平臺：支持Linux盈电、Windows蝴簇、OS X等。
• 多語言支持匆帚； C熬词、C++、Java、.NET互拾、Python等30多種開發(fā)語言歪今。
• 可單獨部署或集成到應(yīng)用中使用；
• 可作為Socket通信庫使用颜矿。

與RabbitMQ相比寄猩，ZMQ并不像是一個傳統(tǒng)意義上的消息隊列服務(wù)器，事實上骑疆，它也根本不是一個服務(wù)器田篇，更像一個底層的網(wǎng)絡(luò)通訊庫，在Socket API之上做了一層封裝箍铭，將網(wǎng)絡(luò)通訊泊柬、進程通訊和線程通訊抽象為統(tǒng)一的API接口。支持“Request-Reply “诈火，”Publisher-Subscriber“兽赁，”Parallel Pipeline”三種基本模型和擴展模型。

ZeroMQ高性能設(shè)計要點：

1冷守、無鎖的隊列模型

對于跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數(shù)據(jù)交換通道pipe刀崖，采用無鎖的隊列算法CAS；在pipe兩端注冊有異步事件拍摇，在讀或者寫消息到pipe的時亮钦，會自動觸發(fā)讀寫事件。

2授翻、批量處理的算法

對于傳統(tǒng)的消息處理或悲，每個消息在發(fā)送和接收的時候，都需要系統(tǒng)的調(diào)用堪唐，這樣對于大量的消息巡语，系統(tǒng)的開銷比較大，zeroMQ對于批量的消息淮菠，進行了適應(yīng)性的優(yōu)化男公，可以批量的接收和發(fā)送消息。

3合陵、多核下的線程綁定枢赔，無須CPU切換

區(qū)別于傳統(tǒng)的多線程并發(fā)模式，信號量或者臨界區(qū)拥知， zeroMQ充分利用多核的優(yōu)勢踏拜，每個核綁定運行一個工作者線程，避免多線程之間的CPU切換開銷低剔。

5.4 Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)速梗，它可以處理消費者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)肮塞。 這種動作（網(wǎng)頁瀏覽，搜索和其他用戶的行動）是在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)上的許多社會功能的一個關(guān)鍵因素姻锁。 這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決枕赵。 對于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實時處理的限制位隶，這是一個可行的解決方案拷窜。Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群機來提供實時的消費涧黄。

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)篮昧，有如下特性：

• 通過O(1)的磁盤數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供消息的持久化，這種結(jié)構(gòu)對于即使數(shù)以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩(wěn)定性能弓熏。（文件追加的方式寫入數(shù)據(jù)恋谭，過期的數(shù)據(jù)定期刪除）
• 高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數(shù)百萬的消息。
• 支持通過Kafka服務(wù)器和消費機集群來分區(qū)消息挽鞠。
• 支持Hadoop并行數(shù)據(jù)加載。

Kafka相關(guān)概念

• Broker

Kafka集群包含一個或多個服務(wù)器狈孔，這種服務(wù)器被稱為broker[5]

• Topic

每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個類別信认，這個類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開存儲均抽，邏輯上一個Topic的消息雖然保存于一個或多個broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產(chǎn)或消費數(shù)據(jù)而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存于何處）

• Partition

Parition是物理上的概念嫁赏，每個Topic包含一個或多個Partition.

• Producer

負責發(fā)布消息到Kafka broker

• Consumer

消息消費者，向Kafka broker讀取消息的客戶端油挥。

• Consumer Group

每個Consumer屬于一個特定的Consumer Group（可為每個Consumer指定group name潦蝇，若不指定group name則屬于默認的group）。

一般應(yīng)用在大數(shù)據(jù)日志處理或?qū)崟r性（少量延遲）深寥，可靠性（少量丟數(shù)據(jù)）要求稍低的場景使用攘乒。

3. 參考

（1）JMS
http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fba24680100r777.html
http://blog.csdn.net/jiuqiyuliang/article/details/46701559（深入淺出JMS(一)--JMS基本概念）

(2) RabbitMQ
http://baike.baidu.com/link?url=s2cU-QgOsXan7j0AM5qxxlmruz6WEeBQXX-Bbk0O3F5jt9Qts2uYQARxQxl7CBT2SO2NF2VkzX_XZLqU-CTaPa
http://blog.csdn.net/sun305355024sun/article/details/41913105

(3) Zero MQ
http://www.searchtb.com/2012/08/zeromq-primer.html
http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/8498790
http://wenku.baidu.com/link?url=yYoiZ_pYPCuUxEsGQvMMleY08bcptZvwF3IMHo2W1i-ti66YXXPpLLJBGXboddwgGBnOehHiUdslFhtz7RGZYkrtMQQ02DV5sv9JFF4LZnK

(4) KAFKA
http://baike.baidu.com/link?url=qQXyqvPQ1MVrw9WkOGSGEfSX1NHy4unsgc4ezzJwU94SrPuVnrKf2tbm4SllVaN3ArGGxV_N5hw8JTT2-lw4QK
http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/
http://www.mincoder.com/article/3942.shtml

（5） 一文詳解消息隊列的常見功能場景與使用精髓
王新棟 DBAplus社群
https://mp.weixin.qq.com/s/k_ziqIBKZQpcyEirV_U5ng
（6）分布式事務(wù)解決方案常見誤區(qū)與實用建議
Throwable DBAplus社群
https://mp.weixin.qq.com/s/yaPrpekN3B0Ro3ggoVFFeg
（7）分布式消息隊列差異化總結(jié)，太全了惋鹅！
作者：28cm不含頭
https://mp.weixin.qq.com/s/FKibIkZNZG0yNT2EAmGIHA