这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第3篇笔记
概览
消息队列的应用场景： 1.系统崩溃 2.服务处理能力有限 3.链路耗时长尾 4.日志如何处理 解决方案： 1.解耦 2.削峰 3.异步 4.日志处理
消息队列概念：
消息队列（MQ），指保存消息的一个容器，本质是一个队列。但这个队列需要支持高吞吐，高并发，高可用。
kafka
使用场景
搜索服务，直播服务，订单服务，支付服务，用户行为
如何使用
创建集群-新增Topic-编写生产者逻辑-编写消费者逻辑
基本概念
Topic：逻辑队列，不同Topic可以建立不同的Topic
Cluster:物理集群，每个集群种可以建立多个不同的Topic
Producer:生产，负责将业务消息发送到Topic种
Consumer：消费者，负责消费Topic中的消息
ConsumerGroup:消费者组，不同组Consumer消费进度互不干涉
Kafka架构：
Producer-数据压缩
通过压缩，减少消息大小，目前支持Snappy，Gzip,LZ4,ZSTD压缩算法
Broker消息文件结构
Broker-磁盘结构
帮Kafka提高吞吐或者稳定性的功能
Producer:批量发送、数据压缩
Broker:顺序写，消息索引，零拷贝
Consumer:Rebanlance
Kafka问题总结:
1.运维成本高
2.对于负载不均衡的场景，解决方案复杂
3，没有自己的缓存，完全依赖PageCache
4、Controller和Coordinator和Broker在同一进程中，大量IO会造成其性能下降
消息队列-BMQ
兼容Kafka协议，存算分离，云原生消息队列 1.BMQ的架构模型，能解决kafka存在的问题 2。BMQ高级特性（泳道，Databus,Mirror,Index,Parquet)
RocketMQ
高级特性：事务消息，重试和死信队列，延迟队列
