一、消息中間件
官方解釋：消息中間件利用高效可靠的消息傳遞機制進行平臺無關的數據交流，並基於數據通信來進行分佈式系統的集成。
通過提供消息傳遞和消息排隊模型，它可以在分佈式環境下擴展進程間的通信。
說白了就是在分佈式中進行消息的收發和處理的，但是爲什麼用，怎麼用，用來解決什麼問題
二、使用場景
版本：kafka2.10
簡易架構:一般消息中間件有三大模塊，producer(消息生產)，broker或者叫Queue(消息存放)，consumer(消息消費)如下圖
一般情況下producer和consumer在兩個不同系統A和B，A系統生產消息，並把消息存放到broker中，B系統消費存放在
Broker上的消息信息，乍一看跟系統之間RPC調用沒什麼區別，都是爲了系統間通信，相對於RPC調用優勢在哪裏
1.異步處理：貌似RPC調用也可以實現異步調用的功能，但是RPC調用的異步處理跟消息中間件還是有很大的區別的
rpc異步調用後，當前系統對是否通信成功並無感知(是否通信成功也可以理解爲消息是否已達)，也許因爲網絡原
因，異步的消息並沒有發送到其他系統；針對這一點消息中間件對消息做了改善，比如說持久化，接下來會以
kafka講解支持消息重試
2.流量控制：系統的流量受到時間，季節，天氣，節日等因素的影響，流量並不是均勻的，比如說11.11，流量會很大,
如果所有流量全都直接打到底層系統，甚至到數據庫，那麼系統很有可能會掛掉，這時候消息中間件的作用就
體現出來了所有消息先存到broker上，consumer根據自己的消費能力處理broker的消息
3.服務解耦：電商項目中很多系統一般都會訂單感興趣，訂單創建，完成，取消或退回，如果沒有消息中間件，那麼每
個訂單的創建都要通知到對訂單創建感興趣的系統，這樣各個系統都會耦合到一塊，增加了系統的複雜度；但是
如果通過消息中間件實現，訂單創建後消息保存到消息中間件，對訂單感興趣的系統訂閱這個消息，然後處理自
己系統的邏輯很大程度上降低了系統的耦合度
整體來說消息中間件具有以上三大優勢，可以根據具體的業務場景分析，是否應該接入；不過不同的消息中間件也會提
供一些特殊的功能，比如事務，通過消息中間件的事務來保證系統數據的最終一致性，對於系統的性能及吞吐量都有很
大的提升目前支持事務的消息中間件有RocketMq和老牌ActiveMq都是apache下的產品，本文要講的kafka並不支持事務
三、kafka的優勢
1.高吞吐量：據說 每秒可以生產約 25 萬消息（50 MB），每秒處理 55 萬消息（110 MB）
在消息只支持持久化模式下能達到這麼高的吞吐量已經相當可觀了
2.高可用性：kafka只支持數據持久存儲，並且可以靈活配置數據備份模式及應答模式，有很高的可用性
3.高可擴展性：kafka基於zookeeper的，broker可以靈活擴展
4.消息被處理在consumer維護，而不是在server端，消費失敗可以靈活處理
四、kafka架構及使用
簡單瞭解一下kafka的架構：
producer：消息生產方，直接與broker進行連接；只需要連接到一臺broker上，就可以獲得整個集羣的broker信息，並
緩存在系統本地；並且定期更新緩存，防止broker掛掉系統無感知；生產消息到broker採用push的方式
consumer：消息消費方，kafka採用pull的模式消費topic
優點：可以根據自身系統的消費能力拉取並消費信息；相比於push方式來說，可以避免消息的丟失
缺點：需要實時關注broker中是否有消息產生
broker：消息存儲，並且把自身的信息註冊到zookeeper上
topic：主題，消息發送和消息接收指定的消息的主題，可以存在於多個broker上，但是一個消息只會存在一臺broker上
partitions：消息分區，在磁盤上表現爲一個文件夾，一個topic可以有多個partitions，並每一個partitions存放的數據是
互斥的，一個partitions只存在於一個broker上；一般會均勻的分佈在不同broker上
segment：消息片，在磁盤上表現爲一個文件，在partitions文件夾下，存放消息數據
replica：消息副本，對應於partitions，作爲消息的備份出現，可配置數量；一般會均勻的分佈在不同broker上