摘錄自博客：http://dataunion.org/9307.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
html
爲何要用Message Queue
-
解耦
在項目啓動之初來預測未來項目會碰到什麼需求，是極其困難的。消息隊列在處理過程當中間插入了一個隱含的、基於數據的接口層，兩邊的處理過程都要實現這一接口。這容許你獨立的擴展或修改兩邊的處理過程，只要確保它們遵照一樣的接口約束數據庫 -
冗餘
有些狀況下，處理數據的過程會失敗。除非數據被持久化，不然將形成丟失。消息隊列把數據進行持久化直到它們已經被徹底處理，經過這一方式規避了數據丟失風險。在被許多消息隊列所採用的」插入-獲取-刪除」範式中，在把一個消息從隊列中刪除以前，須要你的處理過程明確的指出該消息已經被處理完畢，確保你的數據被安全的保存直到你使用完畢。安全 -
擴展性
由於消息隊列解耦了你的處理過程，因此增大消息入隊和處理的頻率是很容易的；只要另外增長處理過程便可。不須要改變代碼、不須要調節參數。擴展就像調大電力按鈕同樣簡單。服務器 -
靈活性 & 峯值處理能力
在訪問量劇增的狀況下，應用仍然須要繼續發揮做用，可是這樣的突發流量並不常見；若是爲以能處理這類峯值訪問爲標準來投入資源隨時待命無疑是巨大的浪費。使用消息隊列可以使關鍵組件頂住突發的訪問壓力，而不會由於突發的超負荷的請求而徹底崩潰。負載均衡 -
可恢復性
當體系的一部分組件失效，不會影響到整個系統。消息隊列下降了進程間的耦合度，因此即便一個處理消息的進程掛掉，加入隊列中的消息仍然能夠在系統恢復後被處理。而這種容許重試或者延後處理請求的能力一般是造就一個略感不便的用戶和一個沮喪透頂的用戶之間的區別。框架 -
送達保證
消息隊列提供的冗餘機制保證了消息能被實際的處理，只要一個進程讀取了該隊列便可。在此基礎上，IronMQ提供了一個」只送達一次」保證。不管有多少進程在從隊列中領取數據，每個消息只能被處理一次。這之因此成爲可能，是由於獲取一個消息只是」預約」了這個消息，暫時把它移出了隊列。除非客戶端明確的表示已經處理完了這個消息，不然這個消息會被放回隊列中去，在一段可配置的時間以後可再次被處理。異步
-
順序保證
在大多使用場景下，數據處理的順序都很重要。消息隊列原本就是排序的，而且能保證數據會按照特定的順序來處理。IronMO保證消息經過FIFO（先進先出）的順序來處理，所以消息在隊列中的位置就是從隊列中檢索他們的位置。分佈式 -
緩衝
在任何重要的系統中，都會有須要不一樣的處理時間的元素。例如,加載一張圖片比應用過濾器花費更少的時間。消息隊列經過一個緩衝層來幫助任務最高效率的執行—寫入隊列的處理會盡量的快速，而不受從隊列讀的預備處理的約束。該緩衝有助於控制和優化數據流通過系統的速度。oop -
理解數據流
在一個分佈式系統裏，要獲得一個關於用戶操做會用多長時間及其緣由的整體印象，是個巨大的挑戰。消息系列經過消息被處理的頻率，來方便的輔助肯定那些表現不佳的處理過程或領域，這些地方的數據流都不夠優化。post -
異步通訊
不少時候，你不想也不須要當即處理消息。消息隊列提供了異步處理機制，容許你把一個消息放入隊列，但並不當即處理它。你想向隊列中放入多少消息就放多少，而後在你樂意的時候再去處理它們。
經常使用Message Queue對比
-
RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang編寫的一個開源的消息隊列，自己支持不少的協議：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它很是重量級，更適合於企業級的開發。同時實現了Broker構架，這意味着消息在發送給客戶端時先在中心隊列排隊。對路由，負載均衡或者數據持久化都有很好的支持。 -
Redis
Redis是一個基於Key-Value對的NoSQL數據庫，開發維護很活躍。雖然它是一個Key-Value數據庫存儲系統，但它自己支持MQ功能，因此徹底能夠當作一個輕量級的隊列服務來使用。對於RabbitMQ和Redis的入隊和出隊操做，各執行100萬次，每10萬次記錄一次執行時間。測試數據分爲128Bytes、512Bytes、1K和10K四個不一樣大小的數據。實驗代表：入隊時，當數據比較小時Redis的性能要高於RabbitMQ，而若是數據大小超過了10K，Redis則慢的沒法忍受；出隊時，不管數據大小，Redis都表現出很是好的性能，而RabbitMQ的出隊性能則遠低於Redis。 -
ZeroMQ
ZeroMQ號稱最快的消息隊列系統，尤爲針對大吞吐量的需求場景。ZMQ可以實現RabbitMQ不擅長的高級/複雜的隊列，可是開發人員須要本身組合多種技術框架，技術上的複雜度是對這MQ可以應用成功的挑戰。ZeroMQ具備一個獨特的非中間件的模式，你不須要安裝和運行一個消息服務器或中間件，由於你的應用程序將扮演了這個服務角色。你只須要簡單的引用ZeroMQ程序庫，可使用NuGet安裝，而後你就能夠愉快的在應用程序之間發送消息了。可是ZeroMQ僅提供非持久性的隊列，也就是說若是宕機，數據將會丟失。其中，Twitter的Storm 0.9.0之前的版本中默認使用ZeroMQ做爲數據流的傳輸（Storm從0.9版本開始同時支持ZeroMQ和Netty做爲傳輸模塊）。 -
ActiveMQ
ActiveMQ是Apache下的一個子項目。 相似於ZeroMQ，它可以以代理人和點對點的技術實現隊列。同時相似於RabbitMQ，它少許代碼就能夠高效地實現高級應用場景。 -
Kafka/Jafka
Kafka是Apache下的一個子項目，是一個高性能跨語言分佈式發佈/訂閱消息隊列系統，而Jafka是在Kafka之上孵化而來的，即Kafka的一個升級版。具備如下特性：快速持久化，能夠在O(1)的系統開銷下進行消息持久化；高吞吐，在一臺普通的服務器上既能夠達到10W/s的吞吐速率；徹底的分佈式系統，Broker、Producer、Consumer都原生自動支持分佈式，自動實現複雜均衡；支持Hadoop數據並行加載，對於像Hadoop的同樣的日誌數據和離線分析系統，但又要求實時處理的限制，這是一個可行的解決方案。Kafka經過Hadoop的並行加載機制來統一了在線和離線的消息處理。Apache Kafka相對於ActiveMQ是一個很是輕量級的消息系統，除了性能很是好以外，仍是一個工做良好的分佈式系統。
Kafka解析
Terminology
- Broker
Kafka集羣包含一個或多個服務器，這種服務器被稱爲broker - Topic
每條發佈到Kafka集羣的消息都有一個類別，這個類別被稱爲topic。（物理上不一樣topic的消息分開存儲，邏輯上一個topic的消息雖然保存於一個或多個broker上但用戶只需指定消息的topic便可生產或消費數據而沒必要關心數據存於何處） - Partition
parition是物理上的概念，每一個topic包含一個或多個partition，建立topic時可指定parition數量。每一個partition對應於一個文件夾，該文件夾下存儲該partition的數據和索引文件 - Producer
負責發佈消息到Kafka broker - Consumer消費消息。每一個consumer屬於一個特定的consuer group（可爲每一個consumer指定group name，若不指定group name則屬於默認的group）。使用consumer high level API時，同一topic的一條消息只能被同一個consumer group內的一個consumer消費，但多個consumer group可同時消費這一消息。