1. activeMq與kafka的區別
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吞吐量
（1）activeMq較低，磁盤隨機讀寫 ；
（2）kafka較高吞吐量，內部採用消息的批量處理，數據的存儲和獲取是本地磁盤順序批量讀寫 ； -
遊標位置
（1）activeMq amq來管理，無法讀取歷史數據；
（2）kafka客戶端自己管理，不樂意甚至重新讀一遍都可以 -
HA機制(高可用)
（1）activeMq，主從機制， 主動複製，競爭鎖的方式來選舉；
（2）kafka： 和hadoop系列產品一樣，分佈式，由zk管理
-容錯
（1）Kafka每個Partition的數據都會複製到幾臺服務器上。當某個Broker故障失效時，ZooKeeper服務將通知生產者和消費者，生產者和消費者轉而使用其它Broker。
說到底，做爲kafka的消費方，能感受到最大的不同還是在於幾個：
（1）吞吐量確實非常高；
（2）可以重讀歷史數據；
（3）但是也有一些缺點：概念上比較複雜，相對於AMQ只需要知道ip和隊列名你就能獲得數據，Kafka使用起來非常繁瑣
2. Kafka 的缺點
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重複消息
Kafka 只保證每個消息至少會送達一次，雖然機率很小，但一條消息有可能會被送達多次。 -
消息亂序
雖然一個Partition 內部的消息是保證有序的，但是如果一個Topic 有多個Partition，Partition 之間的消息送達不保證有序。 -
複雜性
Kafka需要zookeeper 集羣的支持，Topic通常需要人工來創建，部署和維護較一般消息隊列成本更高
kafka重複消費問題的說明:
kafka在理論上的確存在重複消費的問題，比清結算平臺，對接交易數據時，通過數據庫主鍵來控制重複數據入庫，而在消息中心正常情況下，也不會有消息重複，及時在偶爾在部署服務的時候，會有重複消費，也是可以接受的。
消息中心採用的同步提交：手動提交offset，防止業務處理時間過長，offset未及時提交導致重複消費
3. Kafka的基本概念（摘錄）
- （1）Broker：消息中間件處理結點，一個Kafka節點就是一個broker，多個broker可以組成一個Kafka集羣。
- （2）Topic：一類消息，例如page view日誌、click日誌等都可以以topic的形式存在，Kafka集羣能夠同時負責多個topic的分發。
- （3）Partition：topic物理上的分組，一個topic可以分爲多個partition，每個partition是一個有序的隊列。
- （4）Segment：partition物理上由多個segment組成。
- （5）offset：每個partition都由一系列有序的、不可變的消息組成，這些消息被連續的追加到partition中。partition中的每個消息都有一個連續的序列號叫做offset,用於partition唯一標識一條消息.
4. Kafka消費端的常用參數
Properties props = new Properties();
//zk服務器的地址 xxxx:2181
props.put("zookeeper.connect", zookeeper);
//組的名稱，區別於其他group否則會接收不到數據
props.put("group.id", groupId);
props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "8000");
props.put("zookeeper.connection.timeout.ms", "20000");
props.put("zookeeper.sync.time.ms", "2000");
props.put("auto.commit.interval.ms", "5000");
props.put("rebalance.max.retries", "5");
props.put("rebalance.backoff.ms", "60000");
props.put("auto.commit.enable", "true");
//重點參數，是否每次都從offset最前面開始讀起
props.put("auto.offset.reset", "smallest");