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这期内容当中小编将会给大家带来有关消息中间件Kafka、RocketMQ该怎么理解，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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消息中间件的应用场景
异步解耦
削峰填谷
顺序收发
分布式事务一致性
主流 MQ 框架及对比
说明
Kafka：整个行业应用广泛
RocketMQ：阿里，从 apache 孵化
Pulsar：雅虎开源，符合云原生架构的消息队列，社区活跃
RabbitMQ 架构比较老，AMQP并没有在主流的 MQ 得到支持
NSQ：内存型，不是最优选择
ActiveMQ、ZeroMQ 可忽略
Kafka 优点
非常成熟，生态丰富，与 Hadoop 连接紧密
吞吐非常高，可用性高sharding提升 replication 速度
主要功能：pub-sub，压缩支持良好
可按照 at least once, at most once 进行配置使用，exactly once 需要 Consumer 配合
集群部署简单，但 controller 逻辑很复杂，实现partition 得多副本、数据一致性
controller 依赖 ZooKeeper
异步刷磁盘（除了钱的业务，很少有同步 flush 的需求）
Kafka 缺点
写入延时稳定性问题，partition 很多时Kafka 通常用机械盘，随机写造成吞吐下降和延时上升100ms ~ 500ms
运维的复杂性单机故障后补充副本数据迁移快手的优化：迁移 partition 时旧数据不动，新数据写入新 partition 一定时间后直接切换
RocketMQ
阿里根据 Kafka 改造适应电商等在线业务场景
以牺牲性能为代价增强功能安 key 对消息查询，维护 hash 表，影响 io为了在多 shard 场景下保证写入延迟稳定，在 broker 级别将所有 shard 当前写入的数据放入一个文件，形成 commitlog list，放若干个 index 文件维护逻辑 topic 信息，造成更多的随机读
没有中心管理节点，现在看起来并没有什么用，元数据并不多
高精度的延迟消息（快手已支持秒级精度的延迟消息）
Pulsar
存储、计算分离，方便扩容存储：bookkeeperMQ逻辑：无状态的 broker 处理
发展趋势
云原生
批流一体：跑任务时，需要先把 Kafka 数据→HDFS，资源消耗大。如果本来就存在 HDFS，能节省很大资源
Serverless
各公司发展
快手：Kafka所有场景均在使用特殊形态的读写分离数据实时消费到 HDFS在有明显 lag 的 consumer 读取时，broker 把请求从本地磁盘转发的 HDFS不会因为有 lag 的 consumer 对日常读写造成明显的磁盘随机读写由于自己改造，社区新功能引入困难
阿里巴巴：开源 RocketMQ
字节跳动在线场景：NSQ→RocketMQ离线场景：Kafka→自研的存储计算分类的 BMQ（协议层直接兼容Kafka，用户可以不换 client）
百度：自研的 BigPipe，不怎么样
美团：Kafka 架构基础上用 Java 进行重构，内部叫 Mafka
腾讯：部分使用了自研的 PhxQueue，底层是 KV 系统
滴滴：DDMQ对 RocketMQ 和 Kafka 进行封装多机房数据一致性可能有问题
小米：自研 Talos架构类似 pulsar，存储是 HDFS，读场景有优化
Kafka
Kafka官网： https://kafka.apache.org/documentation/#uses
最新版本：2.7
Kafka 是什么？
开源的消息引擎系统（消息队列/消息中间件）
分布式流处理平台
发布/订阅模型
削峰填谷
Kafka 术语
Topic：发布订阅的主题
Producer：向Topic发布消息的客户端
Consumer：消费者
Consumer Group：消费者组，多个消费者共同组成一个组
Broker：Kafka的服务进程
Replication：备份，相同数据拷贝到多台机器Leader ReplicaFollower Replica，不与外界交互
Partition：分区，解决伸缩性问题，多个Partition组成一个Topic
Segment：partition 有多个 segment 组成
Kafka 如何持久化？
消息日志（Log）保存数据，磁盘追加写（Append-only）避免缓慢的随机I/O操作高吞吐
定期删除消息（日志段）
Kafka 文件存储机制
https://www.open-open.com/lib/view/open1421150566328.html
每个 partition 相当于一个巨型文件→多个大小相等 segment 数据文件中
每个 partition 只需要顺序读写就行了，segment 文件生命周期由配置决定
segment file 组成：index file：索引文件data file：数据文件
segment file 文件命名规则：全局第一个 segment 是 0后序每个加上全局 partition 的最大 offset
一对 segment file
message 物理结构
分区
为什么分区？
Kafka的消息组织方式：主题-分区-消息
一条消息，仅存在某一个分区中
提高伸缩性，不同分区可以放到不同机器，读写操作也是以分区粒度
分区策略？
轮询
随机
按 key 保序，单分区有序
Kafka 是否会消息丢失？
只对“已提交”的消息做有限度的持久化保证已提交的消息：消息写入日志文件有限度的持久化保证：N个 broker 至少一个存活
生产者丢失数据producer.send(msg) 异步发送消息，不保证数据到达Kafkaproducer.send(msg, callback) 判断回调
消费者程序丢失数据应该「先消费消息，后更新位移的顺序」新问题：消息的重复处理多线程异步处理消息，Consumer不要开启自动提交位移，应用程序手动提交位移
控制器
在 ZooKeeper帮助下管理和协调整个 Kafka 集群
运行过程中，只能有一个 Broker 成为控制器
控制器如何选购？
在 ZooKeeper 创建 /controller 节点，第一个创建成功的 Broker 被指定为控制器。
控制器有什么用？
主题管理（创建、删除、增加分区）
分区重分配
领导者选举
集群成员管理（新增 Broker、Broker 主动关闭、Broker 宕机）（ZooKeeper 临时节点）
数据服务：最全的集群元数据信息
控制器故障转移
只有一个 Broker 当控制器，单点失效，立即启用备用控制器
Kafka 的 ZooKeeper 存储结构
分布式事务的应用场景
团队内部，某些操作要同时更新多个数据源
业务团队 A 完成某个操作后，B 业务的某个操作也必须完成，A 业务并不能直接访问 B 的数据库
公司之间，用户付款后，支付系统（支付宝/微信）必须通知商家的系统更新订单状态
两阶段最终一致
先完成数据源 A 的事务（一阶段）
成功后通过某种机制，保证数据源 B 的事务（二阶段）也一定最终完成不成功，会不断重试直到成功为止或达到一定重试次数后停止（配合对账、人工处理）
如何保证最终一致？
为了保证最终一致，消息系统和业务程序需要保证：
消息发送的一致性：消息发送时，一阶段事务和消息发送必须同时成功或失败
消息存储不丢失：消息发送成功后，到消息被成功消费前，消息服务器（broker）必须存储好消息，保证发生故障时，消息不丢失
消费者不丢失消息：处理失败不丢弃，重试直到成功为止
消息发送的一致性如何保证？
目标 ：本地事务、消息发送必须同时成功/失败
问题
先执行本地事务，再发送消息，消息可能发送失败
可把失败的消息放入内存，稍后重试，但成功率也无法达到 100%
解决方案`* 先发送半消息（Half Msg，类似 Prepare 操作），不会投递给消费者
半消息发送成功，再执行 DB 操作
DB 操作执行成功后，提交半消息
发送异常会如何？
1 异常，半消息发送失败，本地 DB 没有执行，整个操作失败，DB/消息的状态一致（都没有提交）
2 异常/超市生产者以为失败了，不执行 DBbroker 存储半消息成功，等不到后续操作，会询问生产者是提交还是回滚（第6步）
3 DB操作失败：生产者在第 4 步告知 broker 回滚半消息
4 提交/回滚半消息失败：broker 等不到这个操作，触发回查（第 6 步）
5、6、7回查失败：RocketMQ 最多回查 15 次
上述就是小编为大家分享的消息中间件Kafka、RocketMQ该怎么理解了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
本文标题：消息中间件Kafka、RocketMQ该怎么理解
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