優缺點
消息隊列的優點：
- 實現系統解耦：
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系統解耦解釋
有 MQ 時是 “服務 A 發消息到隊列，其他服務從隊列拿消息，新增服務接隊列就行”；無 MQ 時是 “服務 A 直接調其他服務的接口 / 依賴，新增 / 變更服務時 A 得改代碼適配”（有 MQ 時服務間依賴弱，無 MQ 時依賴強、改動影響大）。
有mq：
沒有mq：
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- 實現異步調用
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異步調用解釋
有 MQ 的情況 服務 A 不需要等待服務 B、C、D 處理完任務才繼續自己的工作。服務 A 只需把要處理的任務（消息）發送到 MQ 中，然后就可以立即去做其他事情了。而服務 B、C、D 會各自從 MQ 里獲取任務，然后在后臺異步地去處理這些任務，彼此之間互不干擾，實現了任務的異步執行。
沒有 MQ 的情況 服務 A 調用服務 B、C、D 時，必須等待服務 B、C、D 把當前的任務處理完成，得到返回結果后，服務 A 才能繼續進行后續的操作，整個過程是同步的，會造成服務 A 等待時間長，資源利用效率低。
與線程的區別：
- 適用范圍：MQ 適用于跨服務 / 分布式場景，線程適用于單進程內部
- 耦合程度：MQ 實現服務解耦，線程間通常存在較強耦合
【因為mq生產者只需要關心消息發送，消費者只需要關心接受，耦合度不高，而線程通常在一個程序內部，共享內存等，如果一個線程的邏輯或接口發生變化，會影響到其他協作的進程】
- 可靠性：MQ 自帶消息持久化，線程需額外處理數據安全
- 擴展性：MQ 可輕松橫向擴展消費者，線程數量受系統資源限制
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- 流量削峰
缺點：
- 系統可用性降低【如果mq宕機了，那么服務就都宕機了】
- 提升系統的復雜度【中間件越多，系統越復雜】
- 數據一致性問題【與原生的相比，需要處理數據一致性問題】
消息隊列的分類與選擇
- Kafka：分布式消息系統，性能高、支持多語言，分布式架構有副本機制，可靠性高，適合日志等場景，但隊列 / 分區過多時負載和響應時間受影響，實時性依賴輪詢間隔，消費失敗不支持重試且社區更新慢。
- RocketMQ：阿里開源，Java 實現，消息可靠性好，單機支持大量持久化隊列，性能優、支持多種消費模式，分布式擴展好且版本更新快，但客戶端語言支持少，社區成熟度及關注度不及 Kafka，無 Web 管理界面且未在核心實現 JMS 接口。
- RabbitMQ：基于 AMQP 協議，性能好、支持高并發，健壯穩定、跨平臺且支持多語言，有消息確認和持久化機制，路由高度可定制，管理界面豐富、社區活躍，但代理架構導致運行速度慢、消息封裝大，學習和維護成本高。
- ActiveMQ：Apache 出品，支持 JMS 規范和多語言，可通過 JDBC 持久化到數據庫，有自動重連、錯誤重試和安全機制，監控完善、界面友好，但社區活躍度不如 RabbitMQ，存在消息丟失問題，對上千隊列的場景不適用且對舊版本維護少。
- ZeroMQ：類似 Socket 接口的傳輸層庫，非傳統消息隊列服務器，可實現 N:M 通信，屏蔽 Socket 編程細節，讓網絡編程更簡單，支持多種通信模型，目標是成為標準網絡協議棧部分，但更偏向底層網絡通訊庫。
KafKa
基本介紹
安裝and運行
安裝Zookeeper
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ZooKeeper 是一個分布式協調服務
- 元數據管理：Kafka 依賴 ZooKeeper 存儲和管理集群的元數據信息，包括 Topic 的創建、刪除，分區的分配情況，Broker 的注冊信息等。比如當創建一個新的 Topic 時，Kafka 會將相關的 Topic 元數據存儲在 ZooKeeper 中。
- Broker 協調：ZooKeeper 負責監控 Kafka 集群中 Broker 的狀態。當有 Broker 加入或離開集群時，ZooKeeper 會感知到變化，并通知其他相關組件。同時，在選舉分區的 Leader 副本時，也需要借助 ZooKeeper 來保證選舉的一致性和正確性，確保數據的讀寫操作能夠正常進行。
- 消費者組管理：對于 Kafka 的消費者組，ZooKeeper 記錄了消費者組的成員信息、消費偏移量（Offset）等。當消費者組內成員發生變化（如新增消費者或消費者下線）時，ZooKeeper 會協助進行 Rebalance 操作，重新分配分區的消費任務，保證消費的均衡和高效。
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(kafka中也有自帶的zookeeper，但這里也可以自己裝一個）
KafKa配置介紹
安裝and配置EFAK
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EFAK（Kafka Eagle）是一款開源的 Kafka 監控和管理工具，用于幫助用戶更好地管理和監控 Kafka 集群，具體作用如下：
- 集群管理：可以同時管理多個 Kafka 集群，在配置文件（如
<font style="color:rgb(0, 0, 0);">system - config.properties</font>）中通過設置<font style="color:rgb(0, 0, 0);">efak.zk.cluster.alias</font>來為不同的 Kafka 集群設置別名，指定每個集群對應的 ZooKeeper 連接地址（如<font style="color:rgb(0, 0, 0);">cluster1.zk.list=localhost:2181</font>），方便用戶對不同集群進行區分和操作。 - 監控功能：實時監控 Kafka 集群的各項指標，比如 Broker 的狀態、Topic 的消息堆積情況、消費者組的消費延遲等。通過直觀的界面展示這些指標，讓運維人員和開發者能夠快速了解集群的運行狀況，及時發現潛在問題。
- 數據統計分析：提供對 Kafka 消息數據的統計和分析功能，例如統計某個 Topic 在一段時間內的消息生產和消費速率、消息總量等，幫助用戶更好地理解業務數據的流動情況，為性能優化和容量規劃提供依據。
- 數據存儲配置：支持配置不同的數據庫來存儲監控數據，默認支持 SQLite，也可以配置 MySQL（通過修改
<font style="color:rgb(0, 0, 0);">efak.driver</font>、<font style="color:rgb(0, 0, 0);">efak.url</font>、<font style="color:rgb(0, 0, 0);">efak.username</font>、<font style="color:rgb(0, 0, 0);">efak.password</font>等參數 ），滿足不同用戶對于數據存儲的需求。
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