第一章 课程介绍

1. 导航

2. 业界主流消息中间件介绍

   1. MQ衡量指标：服务性能、数据存储、集群架构

   2. ActiveMQ：缺点：性能不是特別好，并不试用高并发场景，优点：API很完善，适用于中小型互联网公司

   3. kafka，优点：关注高性能，特点是基于pull模式来处理消息消费，追求高吞吐量，缺点：对于数据可靠性要求不是很高

   4. RocketMQ，起源于kafka，纯java编写，需要运维维护，缺点：商业版收费

   5. RabbitMQ，基于AMQP协议，试用于对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景
      

      特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
      单机吞吐量	万级	万级	10万级	10万级，这是kafka最大特点就是吞吐量高，一般配合大数据来进行实时数据计算、日志采集等场景
      Topic数据对吞吐量的影响			Topic可以达到几百几千的级别，吞吐量会有较小幅度下降，这是RabbitMQ的优势，在同等机器下，可以支持大量的Topic	Topic从几十到几百的时候，吞吐量会大幅度下降。所以在同等机器下kafka尽量保持Topic数量不要过多，如果要支持大规模Topic，则要增加更多的机器
      时效性	ms级	微秒级，这是RabbitMQ一大特点，延迟是最低的	ms级	ms级
      可用性	高，基于主从架构实现高可用性	高，基于主从架构实现高可用性	非常高，分布式架构	非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
      消息可靠性	有较低的概率丢失数据		经过参数优化配置，可以做到0丢失	经过参数优化配置，可以做到0丢失
      功能支持	MQ领域的功能及其完备	基于Erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低	MQ功能较为完备，还是分布式的，扩展好	功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模时候用
      优劣势总结	非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用。偶尔会有较低概率丢失消息，而且现在社区以及国内应用越来越少，官方设置不够活跃。	Erlang语言开发，性能极其好，延时很低，吞吐量到万级，MQ功能比较完备。而且社区活跃，但是Erlang语言开发，很难读懂源码很难定制和掌握	阿里产品，接口简单易用，在双十一实践检验，日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能非常好，分布式扩展也很方便，社区很活跃。Java开发，可以读懂源码，实现定制化	kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展。同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量。而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略。这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集