大家好，我是苏三，又跟大家见面了。 前言 消息队列（MQ）是分布式系统中不可或缺的技术之一。 对很多小伙伴来说，刚接触MQ时，可能觉得它只是个“传话工具”，但用着用着，你会发现它简直是系统的“润滑剂”

这篇文章会给大家展示Kafka它的高性能是如何设计的，大家也可以学习相关方法论将其利用在实际项目中，也许下一个顶级项目就在各位的代码中产生了。

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量

MQ的作用解耦、异步、削峰填谷。 未使用MQ的情况 mysql并发写大部分情况下维持在600-800之间，并发读1200-1500之间，所以消费端在消费消息的时候需控制在并发小于1000，从而达到限流

Kafka 消息延迟和时序性对于大多数实时数据流应用程序至关重要。本章将深入介绍这两个核心概念，它们是了解 Kafka 数据流处理的关键要素。

消息队列的调用通常都是异步的，只有在可以接受是异步调用(无法立刻得知处理结果)的情况下，再考虑采用消息队列来实现。 1. 系统解偶 实现系统与系统之间的松偶合，可以将主要流程与次要流程分离。 比如: 当用户在电商网站上购买商品，生成订单、扣减库存 为主要流程，发优惠券、增加用户…

1. Producer 生产者 2. Consumer 消费者 3. Broker 独立的 Kafka 服务器 4. Topic 主题 5. Partition 分区 6. Replicas 副本 7. Offset 偏移量 1. Partition 2. Consumer 1…

1. Producer 消息生产者 2. Consumer 消息消费者 3. Broker 消息暂存中心 4. NameServer Broker管理者 Zookeeper 主要用于 分布式锁、分布式选主、主备切换 ... 等，不需要高 TPS 场景，主要在大数据、脱机任务上 …