什么是消息队列
消息队列（MQ），指保存消息的一个容器，本质是个队列。该队列需要支持高吞吐，高并发，并且高可用。
消息队列发展历程
- 1985年：TIB，服务于金融机构和新闻机构
- 1993年：IBM MQ/WebSphere，商业消息队列平台市场主要玩家
- 1997年：MSMQ，微软发布
- 2001年：JMS，本质上是一套Java API
- 2004年：AMQP/RabbitMQ
- 2010年：Kafka，由Linked开源
- 2011年：RocketMQ，阿里中间件团队自研
- 2012年：Pulsar，诞生于Yahoo内部
业界消息队列对比
- 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：下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体、采用了存算分离的架构设计
- BMQ：和Pulsar架构类似，存算分离，初期定位是承接高吞吐的离线业务场景，逐渐替换掉对应的Kafka集群
Kafka
使用场景
搜索服务、直播服务、订单服务、支付服务会产生日志信息、Metrics数据以及一些用户行为，需要kafka来进行消化
Kafka使用步骤
第一步：首先需要创建一个Kafka集群，但如果你是在字节工作，恭喜你这一步消息团队的小伙伴已经帮你完成了 第二步：需要在这个集群中创建一个Topic，并且设置好分片数量 第三步：引入对应语言的SDK，配置好集群和Topic等参数，初始化一个生产者，调用Send方法，将你的Hello World发送出去 第四步：引入对应语言的SDK，配置好集群和Topic等参数，初始化一个消费者，调用Poll方法，你将收到你刚刚发送的Hello World
基本概念
Topic：Kakfa中的逻辑队列，可以理解成每一个不同的业务场景就是一个不同的topic，对于这个业务来说，所有的数据都存储在这个topic中 Cluster：Kafka的物理集群，每个集群中可以新建多个不同的topic Producer：生产者，顾名思义，也就是消息的生产端，负责将业务消息发送到Topic当中 Consumer：消费者，消息的消费端，负责消费已经发送到topic中的消息 ConsumerGroup：消费者组，不同组Consumer消费进度互不干涉 Partition：通常topic会有多个分片，不同分片直接消息是可以并发来处理的，这样提高单个Topic的吞吐
