谈谈分布式消息队列的一些特性，比较两种比较常用的消息队列——NSQ和Kafka
1 消息队列的作用
- 解耦，将一个流程加入一层数据接口拆分成两个部分，上游专注通知，下游专注处理
- 缓冲，应对流量的突然上涨变更，消息队列有很好的缓冲削峰作用
- 异步，上游发送消息以后可以马上返回，处理工作交给下游进行
- 广播，让一个消息被多个下游进行处理
- 冗余，保存处理的消息，防止消息处理失败导致的数据丢失
2 NSQ
2.1 组件
NSQ主要包含3个组件：
- nsqd：在服务端运行的守护进程，负责接收，排队，投递消息给客户端。能够独立运行，不过通常是由 nsqlookupd 实例所在集群配置的
- nsqlookup：为守护进程，负责管理拓扑信息并提供发现服务。客户端通过查询 nsqlookupd 来发现指定话题（topic）的生产者，并且 nsqd 节点广播话题（topic）和通道（channel）信息
- nsqadmin：一套WEB UI，用来汇集集群的实时统计，并执行不同的管理任务
2.2 特性
- 消息默认不可持久化，虽然系统支持消息持久化存储在磁盘中（通过设置 –mem-queue-size 为零），不过默认情况下消息都在内存中
- 消息最少会被投递一次，假设成立于 nsqd 节点没有错误
- 消息无序，是由重新队列(requeues)，内存和磁盘存储的混合导致的，实际上，节点间不会共享任何信息。它是相对的简单完成疏松队列
- 支持无 SPOF 的分布式拓扑，nsqd 和 nsqadmin 有一个节点故障不会影响到整个系统的正常运行
- 支持requeue，延迟消费机制
- 消息push给消费者
2.3 流程
单个nsqd可以有多个Topic，每个Topic又可以有多个Channel。Channel能够接收Topic所有消息的副本，从而实现了消息多播分发；而Channel上的每个消息被分发给它的订阅者，从而实现负载均衡，所有这些就组成了一个可以表示各种简单和复杂拓扑结构的强大框架。
3 Kafka
3.1 整体架构
3.2 角色
- Producer：消息发布者，负责发布消息到Kafka broker
- Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端
- Broker：Kafka集群中的一个服务器
- Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。
- Consumer Group：Consumer Group对应NSQ的Channel，一个Consumer Group能够消费一个Topic中的所有消息。
- Partition：Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition，消息保证在partition中有序，Consumer可以消费多个partition的消息。
Topic & Partition
Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。
Producer消息路由
Producer发送消息到broker时，会根据Paritition机制选择将其存储到哪一个Partition。如果Partition机制设置合理，所有消息可以均匀分布到不同的Partition里，这样就实现了负载均衡。
在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，Producer根据这个key和Partition机制来判断应该将这条消息发送到哪个Parition。消息在Partition中是有序的，同时一个Partition短时间内会提供给特定下游消费的Consumer 消费，这样可以提供业务中某些场景的有序保证。
Consumer Group
使用Consumer high level API时，同一Topic的一条消息只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费这一消息。
这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。要实现单播只要所有的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group还可以将Consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的Topic。
3.3 特性
- 存储上使用了顺序访问磁盘和零拷贝技术(将磁盘文件的数据复制到页面缓存中一次，然后将数据从页面缓存直接发送到网络中)，使得其具有非常强大的吞吐性能
- 数据落磁盘，能够持久化，支持消息的重新消费
- 投递保证支持 at least one / at most one / exactly once
- Partition / Comsumer Group内保证消息有序
4 对比
4.1 存储
- NSQ 默认是把消息放到内存中，只有当队列里消息的数量超过–mem-queue-size配置的限制时，才会对消息进行持久化。
- Kafka 会把写到磁盘中进行持久化，并通过顺序读写磁盘来保障性能。持久化能够让Kafka做更多的事情：消息的重新消费（重置offset）；让数据更加安全，不那么容易丢失。同时Kafka还通过partition的机制，对消息做了备份，进一步增强了消息的安全性。
4.2 推拉模型
- NSQ 使用的是推模型，推模型能够使得时延非常小，消息到了马上就能够推送给下游消费，但是下游消费能够无法控制，推送过快可能导致下游过载。
- Kafka 使用的拉模型，拉模型能够让消费者自己掌握节奏，但是这样轮询会让整个消费的时延增加，不过消息队列本身对时延的要求不是很大，这一点影响不是很大。
4.3 消息的顺序性
- NSQ 因为不能够把特性消息和消费者对应起来，所以无法实现消息的有序性。
- Kafka 因为消息在Partition中写入是有序的，同时一个Partition只能够被一个Consumer消费，这样就可能实现消息在Partition中的有序。自定义写入哪个Partition的规则能够让需要有序消费的相关消息都进入同一个Partition中被消费，这样达到”全局有序“