这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 7 天
什么是消息队列：
消息队列（MQ），是保存消息的一个容器，本质是个队列。但这个队列需要支持高吞吐，高并发，并且高可用。
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
- 能够帮助Kafka提高吞吐量或者稳定性的功能：
Producer：批量发送、数据压缩
Broker： 顺序写，消息索引，零拷贝
Consumer： Rebalance
- 架构缺点：
- 运维成本高
- 对于负载不均衡的场景，解决方案复杂
- 没有自己的缓存，完全依赖Page Cache
- Controller 和 Coordinator和Broker在同一进程中，大量IO会造成其性能下降
- 基础架构：
BMQ
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BMQ简介： 兼容Kafka协议，存算分离，云原生消息队列。
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基础架构：
- 与Kafka的对比
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BMQ的读写流程： Failover机制，写入状态机
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BMQ高级特性：
- 泳道开发流程： 开发---BOE---PPE---Prod
BOE:是一套完全独立的线下机房环境。多个人同时测试，需要等待上一个人测试完成后再进行。
PPE：产品预览环境。对于PPE消费者来说，资源没有生产环境多，所以无法承受生产环境的流量。
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Databus： 简化消息队列客户端复杂度 解耦业务与topic 环节集群压力，提高吞吐
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Mirror： 使用Mirror通过最终一致的方式，解决跨Region读写问题
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Index： 直接在BMQ中将数据结构化。配置索引DDL，异步构建索引后，通过Index Query服务读出数据
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Parquet： 是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式，可以兼容Hadoop生态圈中大多数框架，被多种查询引擎支持。 直接在BMQ中将数据结构化，通过Parquet Engine，可以使用不同的方式构建Parquet格式文件。
RocketMQ
- 使用场景：
针对电商业务线，如注册、订单等。同时也会涉及许多业务峰值时刻，如秒杀活动，周年庆，定期特惠。
- 基本概念：
- 底层原理：
架构模型
存储模型
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高级特性：
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事物消息
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重试
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死信队列
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延迟队列
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