一、消息队列
1.消息队列
消息是应用间传送的数据
消息队列是应用见的通信方式，消息发送后立即返回，由消息系统确保消息可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。
2.消息队列特征
（1）存储
与依赖于使用套接字的基本 TCP 和 UDP 协议的传统请求和响应系统不同，消息队列通常将消息存储在某种类型的缓冲区中，直到目标进程读取这些消息或将其从消息队列中显式移除为止。
（2）异步
与请求和响应系统不同，消息队列通过缓冲消息可以在应用程序中公开一定程度的异步性，允许源进程发送消息并在队列中累积消息，而目标进程则可以挑选消息进行处理。 这样，应用程序就可以在某些故障情况下运行，例如连接断断续续或源进程或目标进程故障。
路由：消息队列还可以提供路由功能，其中多个进程可以在同一队列中读取或写入消息，从而实现广播或单播通信模式。
二、Kafka
1.kafka基本概念
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布/订阅消息系统，即生产者生产（produce）各种数据，消费者（consume）消费（分析、处理）这些数据。
kafka是Apache组织下的一个开源系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop平台的数据分析、低时延的实时系统、storm/spark流式处理引擎等。kafka现在它已被多家大型公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
2.kafka角色术语
kafka的一些核心概念和角色
Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，每个服务器被称为broker。
Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个分类，这个类别被称为Topic（主题）。
Producer：指消息的生产者，负责发布消息到kafka broker。
Consumer：指消息的消费者，从kafka broker拉取数据，并消费这些已发布的消息。
Partition：Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition，每个partition都是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
Consumer Group：消费者组，可以给每个Consumer指定消费组，若不指定消费者组，则属于默认的group。
Message：消息，通信的基本单位，每个producer可以向一个topic发布一些消息。
3：kafka拓扑架构
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从图中可以看出，典型的消息系统有生产者（Producer），存储系统（broker）和消费者（Consumer）组成，Kafka作为分布式的消息系统支持多个生产者和多个消费者，生产者可以将消息分布到集群中不同节点的不同Partition上，消费者也可以消费集群中多个节点上的多个Partition。在写消息时允许多个生产者写到同一个Partition中，但是读消息时一个Partition只允许被一个消费组中的一个消费者所消费，而一个消费者可以消费多个Partition。也就是说同一个消费组下消费者对Partition是互斥的，而不同消费组之间是共享的。
kafka支持消息持久化存储，持久化数据保存在kafka的日志文件中，在生产者生产消息后，kafka不会直接把消息传递给消费者，而是先要在broker中进行存储，为了减少磁盘写入的次数，broker会将消息暂时缓存起来，当消息的个数或尺寸、大小达到一定阀值时，再统一写到磁盘上，这样不但提高了kafka的执行效率，也减少了磁盘IO调用次数。
kafka中每条消息写到partition中，是顺序写入磁盘的，这个很重要，因为在机械盘中如果是随机写入的话，效率将是很低的，但是如果是顺序写入，那么效率却是非常高，这种顺序写入磁盘机制是kafka高吞吐率，适合海量数据。
4.Topic和partition
Kafka中的topic（主题）是以partition的形式存放的，每一个topic都可以设置它的partition数量，Partition的数量决定了组成topic的log的数量。推荐partition的数量一定要大于同时运行的consumer的数量。另外，建议partition的数量要小于等于集群broker的数量，这样消息数据就可以均匀的分布在各个broker中。
5.Producer生产机制
Producer是消息和数据的生产者，它发送消息到broker时，会根据Paritition机制选择将其存储到哪一个Partition。如果Partition机制设置的合理，所有消息都可以均匀分布到不同的Partition里，这样就实现了数据的负载均衡。如果一个Topic对应一个文件，那6.Consumer消费机制
Kafka发布消息通常有两种模式：队列模式（queuing）和发布/订阅模式(publish-subscribe)。在队列模式下，只有一个消费组，而这个消费组有多个消费者，一条消息只能被这个消费组中的一个消费者所消费；而在发布/订阅模式下，可有多个消费组，每个消费组只有一个消费者，同一条消息可被多个消费组消费。
Kafka中的Producer和consumer采用的是push、pull的模式，即producer向 broker进行push消息，comsumer从bork进行pull消息，push和pull对于消息的生产和消费是异步进行的。pull模式的一个好处是consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer还可以自己控制消费消息的方式是批量的从broker拉取数据还是逐条消费数据。
三、zookeeper
ZooKeeper是一种分布式协调技术，所谓分布式协调技术主要是用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种共享资源，防止造成资源竞争（脑裂）的后果。
ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能的开源协调服务，它提供了一项基本服务：分布式锁服务，同时，也提供了数据的维护和管理机制，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式消息队列、分布式应用配置项的管理等等。
1.zookeeper 应用举例
（1）单点故障
所谓单点故障，就是在一个主从的分布式系统中，主节点负责任务调度分发，从节点负责任务的处理，而当主节点发生故障时，整个应用系统也就瘫痪了，那么这种故障就称为单点故障。那我们的解决方法就是通过对集群master角色的选取，来解决分布式系统单点故障的问题。
(2) 传统的方式解决单点故障
传统的方式是采用一个备用节点，这个备用节点定期向主节点发送ping包，主节点收到ping包以后向备用节点发送回复Ack信息，当备用节点收到回复的时候就会认为当前主节点运行正常，让它继续提供服务。而当主节点故障时，备用节点就无法收到回复信息了，此时，备用节点就认为主节点宕机，然后接替它成为新的主节点继续提供服务。
但是会出现主节点并没有出现故障，只是在回复ack响应的时候网络发生了故障，这样备用节点就无法收到回复，那么它就会认为主节点出现了故障，接着，备用节点将接管主节点的服务，并成为新的主节点，此时，分布式系统中就出现了两个主节点（双Master节点）的情况，双Master节点的出现，会导致分布式系统的服务发生混乱。这样的话，整个分布式系统将变得不可用。为了防止出现这种情况，就需要引入ZooKeeper来解决这种问题。
2.zookeeper的工作原理
（1）master启动
在分布式系统中引入Zookeeper以后，就可以配置多个主节点，这里以配置两个主节点为例，假定它们是 主节点A 和 主节点B，当两个主节点都启动后，它们都会向ZooKeeper中注册节点信息。我们假设 主节点A 锁注册的节点信息是 master00001 ， 主节点B 注册的节点信息是 master00002 ，注册完以后会进行选举，选举有多种算法，这里以编号最小作为选举算法，那么编号最小的节点将在选举中获胜并获得锁成为主节点，也就是 主节点A 将会获得锁成为主节点，然后 主节点B 将被阻塞成为一个备用节点。这样，通过这种方式Zookeeper就完成了对两个Master进程的调度。完成了主、备节点的分配和协作。
（2）master故障
如果 主节点A 发生了故障，这时候它在ZooKeeper所注册的节点信息会被自动删除，而ZooKeeper会自动感知节点的变化，发现 主节点A 故障后，会再次发出选举，这时候 主节点B 将在选举中获胜，替代 主节点A 成为新的主节点，这样就完成了主、被节点的重新选举。
（3）master恢复
如果主节点恢复了，它会再次向ZooKeeper注册自身的节点信息，只不过这时候它注册的节点信息将会变成 master00003 ，而不是原来的信息。ZooKeeper会感知节点的变化再次发动选举，这时候 主节点B 在选举中会再次获胜继续担任 主节点 ， 主节点A 会担任备用节点。
zookeeper就是通过这样的协调、调度机制如此反复的对集群进行管理和状态同步的。
3.zookeeper集群架构
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Leader：领导者角色，主要负责投票的发起和决议，以及更新系统状态。
follower：跟随着角色，用于接收客户端的请求并返回结果给客户端，在选举过程中参与投票。
observer：观察者角色，用户接收客户端的请求，并将写请求转发给leader，同时同步leader状态，但是不参与投票