vivo 在 2016 年引入 RabbitMQ，基于开源 RabbitMQ 进行扩展，向业务提供消息中间件服务。2019年，RabbitMQ 进入高可用建设阶段，完成了高可用组件 MQ 名字服务以及 RabbitMQ 集群的同城双活建设。在 2019 年

Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。今天就从常见的 Kafka 面试题入手和大家聊聊 Kafka 的那些事儿。生产者负责创建消息，然后将其

在此之前，我们了解了消息队列的作用，那么消息队列如何进行选择呢?选择消息队列，我们要注意以下几点。除非某个冷门的MQ正好有你需要的某种特性，否则建议大家尽量使用流行的方案。就跟买车一样，尽量不要买小众的汽车，平时开起来是没有什么问题，但是一旦坏了，需要修的

作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有

问题要从一次 Kafka 的宕机开始说起。笔者所在的是一家金融科技公司，但公司内部并没有采用在金融支付领域更为流行的 RabbitMQ，而是采用了设计之初就为日志处理而生的 Kafka，所以我一直很好奇 Kafka 的高可用实现和保障。从 Kafka 部

在使用RabbitMQ消息中间件时，因为消息的投递是异步的，默认情况下，RabbitMQ会删除那些无法路由的消息。为了能够检出消息是否顺利投递到队列，我们需要相应的处理机制。今天就来验证一下相关的验证机制。RabbitMQ消息会先到达指定的交换机，然后由交

微服务架构现在是个热门话题，微服务的高可用性自然也是企业非常关注的。眼下互联网的架构秘籍三板斧“高可用可扩展，缓存提速，消峰减流去并发”，在微服务架构体系中有着不一样的诠释。在微服务中消息队列不仅用来消峰，还可以通过消息队列来解决微服务之间的多耦合，把同步

整体架构最近看到了我在Github上写的rabbitmq-examples陆续被人star了，就想着写个rocketmq-examples。对rabbitmq感兴趣的小伙伴可以看我之前的文章。下面把RocketMQ的各个特性简单介绍一下，这样在用的时候心里

AMQP，即 AMQP，一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，是应用层协议的一个开发标准，为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端中间件不同产品，不同的开发语言等条件的限制，Erlang 中的实现有 Rab

RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，是AMQP的标准实现，用erlang语言开发。RabbitMQ据说具有良好的性能和时效性，同时还能够非常好的支持集群和负载部署，非常适合在较大规模的分布式系统中使用。queue创建之后，如果没有其它policy，则

topic交换机发送给队列的消息，通过routingkey进行匹配。　　* 号只能代替一个单词。　　# 号可以替换零个或多个单词。在这个例子中，我们将发送所有描述动物的信息。消息将与一个routingkey一起发送，routingkey由三个单词(两个点)

Redis虽然是一个缓存，但是它也可以作为一个消息队列。所以redis还是比较有野心的，本来在缓存方面就已经把memcached给干掉了，但还想在消息队列的方向上闯一闯。不过虽说Redis支持消息队列，但是它还是作为缓存更加的专业，大公司很少有将redis

此时，为了提高用户体验和吞吐量，其实可以异步地调用系统B、C、D的接口。所以，我们可以通过引入消息中间件，再系统A执行完后将数据写入到消息队列中直接返回，而BCD系统则负责监听执行。通过以上分析可知，消息中间件最佳选型为RocketMQ。

那就表示一个工作队列，而工作队列的最大特征在于：若干个消费者一起完成工作。

现在，每个公司都在互联网系统中使用Kafka。Kafka似乎是解决分布式并提高系统吞吐量的最佳松耦合解决方案之一。我大约6年前开始使用Kafka。此时，Kafka诞生了，并提供了一个完美的解决方案。在了解Kafka之前，如果您不知道什么是Message Q

private Producer<String, String> producer;producer = new KafkaProducer(props);public String sendSyncMessage(String topic,

经过多年发展，Kafka已经由最初的日志分发系统的一个模块，发展为一个通用的分布式消息队列，大有发展成为一个流处理平台的趋势。目前主要应用于大数据实时处理领域，作为分布式消息队列来使用，因此本课程主要聚焦于Kafka作为分布式消息队列的方方面面。Kafka

人一辈子最值得炫耀的不应该是你的财富有多少，而是你的学习能力。技术更新迭代的速度非常快，那作为程序员，我们就应该拥有一颗拥抱变化的心，积极地跟进。在 RabbitMQ 入门之前，我已经入门了 Redis、Elasticsearch 和 MongoDB，这让

1） 对于数据量大或者处理耗时长的操作，我们可以引入 MQ 实现异步通信，减少客户端的等待，提升响应速度。2） 对于改动影响大的系统之间，可以引入 MQ 实现解耦，减少系统之间的直接依赖。1）系统可用性降低：原来是两个节点的通信，现在还需要独立运行一个服务

我觉得使用消息队列主要有两点好处：1.通过异步处理提高系统性能;2.降低系统耦合性。如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，使得响应速度变慢。由于消息队列服务器处理速度快于数据库，因此响应速度得到