消息队列：指保存消息的一个容器，本质是个队列。但这个队列支持高吞吐，高并发，并且高可用
常见流行的消息队列：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafak、阿里的RocketMQ，以及目前存算分离的Pulsar
Kafka：分布式、分区的、多副本的日志提交服务，再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，再一些实时场景中运用较广
Pulsar：是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，采用存算分离的架构设计
使用场景：搜索服务，直播服务，订单服务，支付服务
Kafka的使用：创建集群，在集群中创建Topic并设置好分片数量，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。初始化一个消费者，调用Poll方法，接收到Send方法发送的消息
Topic:Kafka中的逻辑队列，不同业务场景不同的Topic，对于一个业务，所有的数据存储在这个topic中
Cluster：Kafka中的物理集群，每个集群可以新建多个不同的Topic
Partition：通常topic会有多个分片，不同分片之间消息可以并发处理，提高单个topic的吞吐量
Offset：消息在partition内的相对位置消息，可以理解为唯一ID，在patition内部严格递增
Replica：分片的副本，用来容灾
（图片来源于kafka官方文档）
Kafka提高吞吐和稳定性： Producer 通过批量发送减少IO次数，从而加强发送能力 通过压缩，减少消息大小，支持Snappy，Gzip，LZ4，ZSTD压缩算法 Broker 通过顺序写，消息索引，零拷贝提高稳定性和吞吐量 Consumer 通过Rebalance提高稳定性
