这些天读了两本关于Rabbit MQ和Kafka的书，把一些关键点总结下。
一、Rabbit MQ
Rabbit MQ用Erlang语言实现了AMQP（advanced Message Queuing Protocol）协议。相比于Java领域的JMS，AMQP没有在API层面进行限定，而是定义了网络交换的数据格式。因此，JMS只能用于Java平台，而AMQP可天然就是跨平台的，比如，producer可以是java，consumer可以是python。
Rabbit MQ在2013年5月并入Pivotal。
安装Rabbit MQ需要先安装Erlang环境。
1.1交换器、路由键、绑定
这是Rabbit MQ中的基本概念。
Rabbit MQ的生产者不能直接将消息发送给队列，而是发送到Exchange（交换器）中，由交换器通过RoutingKey（路由键）和Binding（绑定）决定消息最终会进入那些队列。
队列跟交换器绑定时，一般会指定BindingKey，生产者发送消息到交换器时，会指定一个RoutingKey，当BidingKey和RoutingKey匹配时，消息才会被路由到对应的队列中。BindingKey并不是在所有情况下都生效，如果路由器的类型是fanout，交换器就会忽略BingdingKey，直接将消息发送给所有绑定到该交换器的队列。
通过这些规则，Rabbit MQ是没有JMS中的Queue和Topic的概念，但是可以实现类似的点对点和广播的功能。
1.2一些特性
支持过期时间（TTL）、死信队列、延迟队列、优先级队列、类RPC调用，应用层可以依赖这些特性实现不同的业务逻辑。
另外通过事物机制、发送方确认机制可以保证让生产者确定消息已经被broker接收。broker接收到消息后，可以将消息持久化，以保证消息数据在异常情况下不会丢失。
通过vhost，Rabbit MQ可以实现多租户。
1.3集群、跨集群、负载均衡
Rabbit MQ的集群有两种模式，普通模式和镜像模式。
1.3.1普通模式
普通模式只会同步四种类型类型的元数据：
- 队列元数据
- 交换器
- 绑定关系元数据
- vhost元数据
而消息数据只会存在于其中一个节点。当有消费者从其它节点拉取数据时，Rabbit MQ会临时在节点间进行消息传输。
1.3.2镜像模式
镜像模式则会把队列中的数据进行同步。即Highly Available (Mirrored) Queues
1.3.3跨集群和负载均衡
Rabbit MQ可通过Rederation或者Shovel进行跨集群访问。
Rabbit MQ可以通过HAProxy、keepalived、LVS进行不同级别的负载均衡。
二、Kafka
Kafuka最初由Linkedin开发，现在是apache的顶级项目http://kafka.apache.org/。它使用Zookeeper作为协调管理，高吞吐量、分布式、支持分区和副本，可以用来构建实时数据管道和流应用程序。
2.1重要概念
分区、副本、偏移量、日志段（segment）
Kafka将一组消息归纳为一个主题（topic），而一个主题有可以划分为多个分区（partition）。通过分区和分区副本实现高并发和高可用。
分区的副本又分为Leader副本和Follwer副本。Leader副本负责客户端的读写请求，Follower副本从Leader同步数据。
Kafka通过文件系统存储和缓存消息。为了提高磁盘的读写效率，Kafka采用的是顺序读写的方式，通过数据的偏移量（offset）和日志段，kafka读写数据的时间复杂度卫O(1)。由于各日志段是单独文件存储，在删除的时候，直接删除相应文件即可，磁盘操作效率很高。
Kafka使用ZooKeeper存储元数据信息，如：代理节点信息、Kafka集群信息、旧版消费者信息以及其消息偏移量信息、主题信息、分区状态信息、分区副本分配方案信息、动态配置信息等。Zookeeper使Kafka可以很方便的进行集群水平扩展和数据迁移。
2.2流处理
Kafka的流处理功能可以对进去kafka的消息进行过滤、聚合等操作。
2.3日志处理框架
Kafka一个景点的应用场景是，跟Flume和ELK结合构建大型分布式系统的日志处理模块。Kafka在这里即作为消息队列来减轻后端ELK的处理压力，另外也可以使用流处理对日期数据进行加工。架构如下图所示（选自离线部署ELK+kafka日志管理系统，作者：我的八仙桌）：
三、Rabbit MQ和Kafka比较
- 架构模型方面，
RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制。
Kafka遵从一般的MQ结构，producer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息保存的客户端consumer上，consumer根据消费的点，从broker上批量pull数据；无消息确认机制。 -
在吞吐量，
Kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。RabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。
-
在可用性方面，
RabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。
Kafka的broker支持主备模式。 -
在集群负载均衡方面，
Kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上；通过zookeeper的协调机制，producer保存对应topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上；并且producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某分片上。RabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。
参考资料：
- 消息中间件—RabbitMQ（集群原理与搭建篇)https://www.jianshu.com/p/6376936845ff
- RabbitMQ学习之集群模式 https://www.cnblogs.com/telwanggs/p/7124832.html
- Kafka文件存储机制及offset存取 https://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/8027217.html
- RabbitMQ和kafka从几个角度简单的对比 http://soledede.iteye.com/blog/1974988
- RocketMQ与kafka对比（18项差异）http://jm.taobao.org/2016/03/24/rmq-vs-kafka/
- 消息队列MQ选型 - Kafka、RabbitMQ对比 https://www.jianshu.com/p/20f9be3c45d3
- RabbitMQ消息可靠性分析 https://www.jianshu.com/p/ea04ee9504c3