这是我参与[第五届青训营]伴学打卡活动的第12天
走进消息队列
消息队列的产生背景：系统崩溃，服务处理能力有限，链路耗时长尾，日志处理
对于系统崩溃背景的一个解决方案是解耦，在搜索行为记录和点击行为记录之间新增消息队列，消息队列再将对应的消息数据传给储存服务。
同时，消息队列可以起到延缓访问高峰(削峰)的作用和异步操作的作用\
消息队列的特点
消息队列(MQ),指保存消息的一个容器，本质是个队列，但是这个队列需要支持高吞吐，高并发，高可用的特性。
主要的消息队列
kafka:
分布式的，分区的，多副本的日志提交服务，在高吞吐场景下发挥较为出色。
RocketMQ:
低延迟,强一致，高性能，高可靠，万亿级容量和灵活的可扩展性，在一些实时场景中运用较广。
Pulsar:
云原生分布式消息流平台，集消息，储存，轻量化函数式计算为一体，采用存算分离的架构设计。
BMQ:
和Pulsar类似，存算分离，初期定位是承接高吞吐的离线业务场景，逐步替换对应的Kafka集群。
消息队列-Kafka
使用场景:
搜索服务，直播服务，订单服务，支付服务
Kafka使用流程:
创建集群->新增Topic->编写生产者逻辑->编写消费者逻辑\
Offset：消息在partition内的相对位置信息，可以理解为唯一ID，在partition内部严格递增。
Replica:每个分片有多个Replica,Leader Replica将会从ISR中选出
Producer:批量发送，数据压缩
Broker:顺序写，消息索引，零拷贝
Consumer:Rebalance
消息队列-BMQ
兼容Kafka协议，存算分离，云原生消息队列
消息队列-RocketMQ
使用场景:针对电商业务线，如注册，订单，库存，物流等；同时，也会涉及到峰值时刻，如秒杀活动。
