RocketMQ 详解
RocketMQ作为一款纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。主要功能是异步解耦和流量削峰：。
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常见的MQ主要有：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ
| 特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | Kafka |
|---|---|---|---|---|
| 单机吞吐量 | 万级，比RocketMQ和Kafka低一个级别 | 同ActiveMQ | 10万级，支撑高吞吐 | 10万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统进行实时数据计算、日志采集等场景 |
| topic数量对吞吐量的影响 | topic可以达到几百/几千级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic | topic从几十到几百时，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多，如果要支撑大规模的topic，需要增加更多的机器资源 | ||
| 时效性 | ms级 | 微秒级别，RabbitMQ的特性，延迟最低 | ms级别 | 延迟在ms级别以内 |
| 可用性 | 高，基于主从架构实现高可用 | 同ActiveMQ | 非常高，分布式架构 | 非常高，分布式一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用 |
| 消息可靠性 | 有较低的概率丢失数据 | 基本不丢 | 经过参数优化配置，可以做到0丢失 | 经过参数优化配置，可以做到0丢失 |
| 功能支持 | MQ领域的功能机器完备 | 基于erlang开发，并发能力很强，性能极好，延时很低 | MQ功能较为完善，基本分布式，扩展性好 | 功能较简单，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 |
| 其他 | Apache开发，起步早，没有经过高吞吐场景验证，社区不活跃 | 开源、稳定、社区活跃度高 | 阿里开源，交给Apache，社区活跃度低 | Apache开发，开源、高吞吐量、社区活跃度高 |
消息中间件的使用场景：
异步与解耦：
当我们下了一个订单之后，订单系统会进行RPC同步调用 支付系统、库存系统、物流系统等，那么系统之间就会有耦合性，耦合性越高的话，容错性就越低，比如我们的支付系统如果宕机了，就会导致我们整个交易的异常，从而影响用户的体验。
如果我们中间加入了消息中间件，不管是支付还是库存等系统，都是通过异步的方式进行调用的，如果其中一个系统宕机了，不会影响我们用户下单的使用。
本质上MQ第一步完成了 异步 ，第二步完成了 解耦 。那么系统的容错性就越高。
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RocketMQ 基本概念
RocketMQ主要有四大核心组成部分：NameServer、Broker、Producer以及Consumer四部分。这些角色通常以集群的方式存在，RocketMQ 基于纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。
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NameServer：
NameServer 是一个服务与注册的发现中心。也是整个 RocketMQ 的“大脑”，所以 RocketMQ 需要先启动 NameServer 再启动 RocketMQ 中的 Broker
NameServer 是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。NameServer底层由 Netty 实现，是内存式存储，所以 NameServer 中的 broker、topic不会持久化。
NameServer 其角色类似Dubbo和zookeeper，主要负责Broker的动态注册与发现。为什么不使用zookeeper？rocketmq主要是在分布式情况下使用追求性能，因为zookeeper最求最终一致性，所以在性能上会有所折扣。
Broker：
消息服务器（Broker）是消息存储中心，主要作用是接收来自 Producer 的消息并存储，Consumer 从这里取得消息。存储与消息相关的元数据，包括用户组、消费进度偏移量、队列信息等。从部署结构图中可以看出 Broker 有 Master 和 Slave 两种类型， Master 既可以写又可以读，Slave 不可以写只可以读。
Producer：
Producer 也称为消息发布者(生产者)，负责生产并发送消息至 Topic。生产者向 broker 发送由业务应用程序系统生成的消息。RocketMQ 提供了发送：同步、异步和单向（one-way）的多种范例。
Consumer：
也称为消息订阅者，负责从 Topic 接收并消费消息。消费者从 brokers 那里拉取信息并将其输入应用程序。从Master拿到消息，执行完成后，会发送一个消息给Broker进行确认，这个就是ACK确认
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分组(Group)
Group 分为两个部分 生产者和消费者
-
生产者： 表示发送同一类消息的 Producer，通常情况下发送逻辑是一致的。发送普通消息时，用于标识使用，没有特别的用处。
主要用来作用于事务消息，当事务消息中某条消息一直处于等待状态并超时，Broker会回查同一个Group下的其他producer，确定该消息是 commit 还是 rollback -
消费者： 消费者的分组就非常有意义了，消费者是标识一类
Consumer的集合名称，这类Consumer通常消费一类消息，且消费逻辑一致。同一个Consumer Group下的各个实例将共同消费 topic 的消息，起到负载均衡的作用。
消费进度以Consumer Group为粒度管理，不同Consumer Group之间消费进度彼此不受影响，即消息 A 被Consumer Group1消费过，也会再给Consumer Group2消费。
主体(Topic)
用来区分消息的种类，表示一类消息的逻辑名字，消息的逻辑管理单位，无论生产还是消费消息，都需要执行Topic。
一个发送者可以发送消息给一个或者多个Topic;
一个消息接受者可以订阅一个或多个Topic消息；
消息队列(Message Queue)
消息队列 简称 Queue ，消息物理管理单位。用来并行发送和接收消息，相当于是Topic的分区。
一个Topic会有若干个Queue，消息的生产一般会比消息消费的速度要快，消息进行消费的时会有对应的业务逻辑进行处理，这个时候就会降低消息消费的速度。所有一般Topic会有若干个Queue。主要用来解决生产很快，消费很慢。
如果同一个Topic创建在不同的Broker，那么不同的Broker有不同的Queue，将物理存储在不同的Broker节点之上，具有水平扩展的能力。无论是生产者还是消费者，实际的操作都是针对Queue级别。
标签（Tag）
RocketMQ 支持在发送时给 topic 的消息设置 tag，用于同一主题下区分不同类型的消息。
来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。比如有一个 Topic 消息为水果，那么水果可以有其他的标签 可以是 香蕉、西瓜、草莓等等，我们可以把对应的消息，打上对应的标签(Tag)，这个就是方便我们在消费的时候做对应的筛选。
标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化 RocketMQ 提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。
偏移量(Offset)
在 RocketMQ 中，有很多 offset 的概念。一般我们只关心暴露到客户端的 offset。不指定的话，一般指的是消费者消息的偏移量(ConsumerOffset)
Message queue 是无限长的数组。一条消息进来下标就会涨 1，而这个数组的下标就是 offset。
Message queue 中的 max offset 表示消息的最大 offset，Consumer offset 可以理解为标记 Consumer Group 在一条逻辑 Message Queue 上，消息消费到哪里即消费进度。
