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kafuka
kafuka涉及到的名词词意解释：
Kafka作为时下最流行的开源消息系统，被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统解耦等方面。相比较于RocketMQ等其他常见消息系统，Kafka在保障了大部分功能特性的同时，还提供了超一流的读写性能。
针对Kafka性能方面进行简单分析，相关数据请参考：https://segmentfault.com/a/1190000003985468，下面介绍一下Kafka的架构和涉及到的名词：
Topic：用于划分Message的逻辑概念，一个Topic可以分布在多个Broker上。
Partition：是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础，每个Topic都至少被切分为1个Partition。
Offset：消息在Partition中的编号，编号顺序不跨Partition。
Consumer：用于从Broker中取出/消费Message。
Producer：用于往Broker中发送/生产Message。
Replication：Kafka支持以Partition为单位对Message进行冗余备份，每个Partition都可以配置至少1个Replication(当仅1个Replication时即仅该Partition本身)。
Leader：每个Replication集合中的Partition都会选出一个唯一的Leader，所有的读写请求都由Leader处理。其他Replicas从Leader处把数据更新同步到本地，过程类似大家熟悉的MySQL中的Binlog同步。
Broker：Kafka中使用Broker来接受Producer和Consumer的请求，并把Message持久化到本地磁盘。每个Cluster当中会选举出一个Broker来担任Controller，负责处理Partition的Leader选举，协调Partition迁移等工作。
ISR(In-Sync Replica)：是Replicas的一个子集，表示目前Alive且与Leader能够“Catch-up”的Replicas集合。由于读写都是首先落到Leader上，所以一般来说通过同步机制从Leader上拉取数据的Replica都会和Leader有一些延迟(包括了延迟时间和延迟条数两个维度)，任意一个超过阈值都会把该Replica踢出ISR。每个Partition都有它自己独立的ISR。
- 负载均衡：kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上；通过zookeeper的协调机制，producer保存对应topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上；并且producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某分片上。
- Scale out：支持在线水平扩展。
- kafka的broker支持主备模式。
- 性能：kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。
- 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
- 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
更多关于Kafka的数据，参考：https://segmentfault.com/a/1190000003985468
RabbitMQ
- RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。
- RabbitMQ实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。
- RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。
- rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制，可靠性比较高。
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可用性方面，rabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。
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rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。
redis
redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用
- redis的list数据结构可以实现轻量级的消息队列，处理少量消息时读写性能很高，当写入消息数量较大时（单机本地测试10k左右）写入性能会大大降低，读取性能受影响不大，依然很优秀。
- 比较适合在Web场景下作为队列服务使用
- redis作为消息队列不能实现消息的分类，还有没有确认机制，知道接收消息的消费者执行成功与否
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