问题：
- 为什么使用消息队列
- 消息队列有什么优点和缺点
- kafka,activeMq,rabbitmq,rocketMq都有什么区别，以及适合那些场景
优点：结偶，并发削峰，异步
缺点：可用性降低，系统复杂性变高，
重复消费：系统发了两条，两条都插入了数据库
消息丢失：系统根本没法请求到目标系统
一致性问题：系统要再ABC三个系统都执行成功之后才返回成功，结果AB成功了，C失败了
mq的6种工作模式:
- 简单模式：一个生产者，一个消费者
- work模式：一个生产者，多个消费者，每个消费者获取到的消息唯一。
- 订阅模式：一个生产者发送的消息会被多个消费者获取。
- 路由模式：发送消息到交换机并且要指定路由key ，消费者将队列绑定到交换机时需要指定路由key
- topic模式：将路由键和某模式进行匹配，此时队列需要绑定在一个模式上，“#”匹配一个词或多个词，“*”只匹配一个词。
4个mq的优缺点对比：
rabbitMq : 开源项目，社区活跃，中小型工时使用
rocketMq ：大型公司，基础研发能力抢，使用rocketMq
kafka : 大数据领域实时计算，日志采集，用kafka是业内标准
kafka :
号称大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。
优点
性能卓越，单机写入TPS约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。
时效性：ms级
可用性：非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
消费者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;
有优秀的第三方Kafka Web管理界面Kafka-Manager；
在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；
kafka高吞吐率的实现：
1.顺序读写：kafka将消息读写写入到了分区partition中，而分区消息是顺序读写的。顺序读写要远快于随机读写
2.零拷贝：生产者、消费者对于kafka中消息的操作都是采用零拷贝实现的
3.批量发送：kafka允许采用批量消息发送模式
4.消息压缩：kafka允许对消息集合进行压缩
功能支持：功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用
缺点：
Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长
使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间；
消费失败不支持重试；
不支持定时消息；
支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序；
社区更新较慢；
rocketmq
RocketMQ出自 阿里公司的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进。
RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景。
RocketMQ优点：
单机吞吐量：十万级
可用性：非常高，分布式架构
消息可靠性：经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
功能支持：MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好
支持定时消息；
支持消费失败重试；
支持10亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降
源码是java，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控
RocketMQ缺点：
支持的客户端语言不多，目前是java及c++，其中c++不成熟；
社区活跃度一般
没有在 mq 核心中去实现JMS等接口，有些系统要迁移需要修改大量代码
