国内开源项目实在令人敬佩，RocketMQ在Apache中顺利孵化，那么什么是消息队列，使用什么场景下？先看下本文的目录：
消息队列使用场景
常见的消息队列有哪些
Topic为何物
分区为何物
1. 消息队列使用场景
使用消息队列具体能做什么呢？
主题订阅、消息优先级、消息持久化、消息的可靠投递、分布式事务、异构系统对接整合。
消息队列作用，来自阿里的云栖社区
对异构系统的整合，例如使用不同开发语言的系统之间的通信。
应用和应用之间的松耦合。
用做事件通知，作为事件驱动架构、复杂事件架构模型里面的backbone。
数据复制通道，这个有很多比较典型的应用场景，比如模拟MySQL的binlog解析，将数据的变更封装为消息，进而复制到远端的另外一个数据源。
与流计算引擎的整合，像和Apache Storm、Spark、Flink等框架进行整合。
2. 常见的消息队列有哪些，各有哪些优势，如何选择？
常见的消息队列有kafka、RocketMQ、RabbitMQ、ActiveMQ
Kafka
Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache定级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。kafka具有百万级的TPS，但在过多的topic以及消息比较大的情况下，TPS就不行了，大的吞吐量得益于kafka的batch，如果关闭了，也就有3W左右的TPS。但人家处理大数据，大多处于离线和半离线，对丢数据不敏感。Kafka在小消息性能传输上是性能最佳的一个。
RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、
可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，例如银行，对性能和吞吐量的要求还在其次。RocketMQ
RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。
ActiveMQ
作为apache老牌消息队列，实现了JMS规范并支持多种语言开发，支持多种传输协议，例如HTTP，HTTPS，IP多点传送，SSL，STOMP，TCP，UDP，XMPP等。消息可以持久化，ActiveMQ通过KahaDB提供自己的超快速消息持久方案。总结一句就是：宝刀未老。在性能、可靠、实施上要求不是很苛刻的话，仍可选择它。
介绍完了，那么我们怎么选择呢？
kafka：Topic不是很多，消息通常比较小，对数据完整性要求不是很严苛，通常使用日志收集、处理离线数据，对丢失又不敏感，选用kafka。
RabbitMQ：不要求高并发，不要求高性能、只求数据可靠、支持事务。选RabbitMQ
RocketMQ：最性能要求较高、高并发、高可用。和kafka相比，可以使用较多的Topic而不影响其性能，对消息的刷盘方式和kafka不同，数据安全性提高了，同时也支持了事务操作。选择RocketMQ。
ApacheMQ：老牌了，现在很多保守的公司依然在使用，运行仍然良好，但是性能、可靠性、以及高可用方案的实施捉襟见肘。
3. Topic为何物
Topic是消息中间件里一个重要的概念，每一个Topic代表了一类消息，有了多个Topic，就可以对消息进行归类与隔离。
可以参照下图的动物园喂食模型，每一种动物都只能消费相对应的食品。
分区为何物
Kafka和RocketMQ都是磁盘消息队列的模式，对于同一个消费组，一个分区只支持一个消费线程来消费消息。过少的分区，会导致消费速度大大落后于消息的生产速度。所以在实际生产环境中，一个Topic会设置成多分区的模式，来支持多个消费者,负载均衡嘛，参照下图：
上面内容是对消息队列整体的overview，根据业务需要，可以选择一款符合要求的上手即可，后续我打算重点对RocketMQ做使用说明。再次向阿里开源致敬。
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