一、RabbitMQ的高可用

RabbitMQ基于主从模式实现高可用。它有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式。

1.单机模式

单机模式就是demo级别的，生产中不会有人使用。

2.普通集群模式

普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例，每个机器启动一个。但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上面，但是其他的实例都同步了这个queue的元数据。当用户消费的时候，如果连接到了另一个实例，RabbitMQ会从拥有queue的那个实例获取消息然后再返回给用户。

kafka kraft 集群的acl权限 kafka集群模式_kafka


这种方式并没有真正做到所谓消息的高可用，就是个普通的集群。

消费者有两种方式去使用这种集群：

① 每次随机连接一个实例之后拉取数据，这种方式将产生拉取数据的开销。

② 固定连接Queue所在的实例消费数据，这种方式有单例性能瓶颈。

使用这种方式还有一个问题，如果某个存放queue的实例宕机了，会导致接下来其他实例都无法拉取数据，此时如果用户开启了消息持久化，让 RabbitMQ 落地存储消息的话，消息不一定会丢，但是也需要等到这个实例恢复了，才可以继续从这个 queue 拉取数据。

所以这种方式并没有提供高可用，这种方案只是提高了吞吐量，也就是让集群中多个节点来服务某个queue的读写操作。

3.镜像集群模式

这种模式才是Rabbitmq提供是真正的高可用模式，与普通集群不一样的是，用户创建的queue，无论元数据还是queue里面是消息数据都存在多个实例当中，然后每次写消息到queue的时候，都会自动把消息到多个queue里进行消息同步。

kafka kraft 集群的acl权限 kafka集群模式_高可用_02


这种模式的优点在于，任何一台机器宕机了，其他的机器还可以使用。

缺点在于：

  1. 性能消耗太大，所有机器都要进行消息的同步，导致网络压力和消耗很大。
  2. 没有扩展性可言，如果有一个queue负载很重，就算加了机器，新增的机器还是包含了这个queue的所有数据，并没有办法扩展queue。

如何开启镜像集群模式：在控制台新增一个镜像集群模式的策略，指定的时候可以要求数据同步到所有节点，也可以要求同步到指定节点，然后在创建queue的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上面去了。

二、kafka的高可用

kafka的基本架构是由多个broker组成，一个broker是一个节点；用户创建一个topic，这个topic可以划分成多个partition，每个partition可以存在于不同的broker上面，每个partition存放一部分数据。这是天然的分布式消息队列。

实际上Rabbitmq并不是分布式消息队列，他就是传统的消息队列，只不过提供了一些集群、HA的机制而已，因为无论如何配置，Rabbitmq一个queue的数据就存放在一个节点里面，镜像集群下，也是每个节点都放这个queue的全部数据。

kafka在0.8以前是没有HA机制的，也就是说任何一个broker宕机了，那个broker上的partition就丢了，没法读也没法写，没有什么高可用可言。例如，我们假设创建了一个 topic，指定其 partition 数量是 3 个，分别在三台机器上。但是，如果第二台机器宕机了，会导致这个 topic 的 1/3 的数据就丢了，因此这个是做不到高可用的。

kafka在0.8之后，提出了HA机制，也就是replica副本机制。每个partition的数据都会同步到其他机器上，形成自己的replica副本。然后所有的replica副本会选举一个leader出来，那么生产者消费者都和这个leader打交道，其他的replica就是follower。写的时候，leader会把数据同步到所有follower上面去，读的时候直接从leader上面读取即可。

kafka会均匀地讲一个partition的所有数据replica分布在不同的机器上，这样就可以提高容错性。

这样就是高可用了，因为如果某个broker宕机 了，没事儿，那个broker的partition在其他机器上有副本，如果这上面有某个partition的leader，那么此时会重新选举出一个现代leader出来，继续读写这个新的leader即可。

kafka kraft 集群的acl权限 kafka集群模式_数据_03

写消息：写数据的时候，生产者就写 leader，然后 leader 将数据落地写本地磁盘，接着其他 follower 自己主动从 leader 来 pull 数据。一旦所有 follower 同步好数据了，就会发送ACK给 leader，leader 收到所有 follower 的 ack 之后，就会返回写成功的消息给生产者。（当然，这只是其中一种模式，还可以适当调整这个行为）

读数据：消费数据的时候，只会从leader进行消费。但是只有一个消息已经被所有follower都同步成功返回ack的时候，这个消息才会被消费者读到。
为什么只能读写leader：因为要是用户可以随意去读写每个follower，那么就要关心数据一致性问题，系统复杂度太高，容易出问题。