1.RabbitMQ的高可用
RabbitMQ基於主從模式實現高可用。RabbitMQ有三種模式：單機模式，普通集群模式，鏡像集群模式。
（1）單機模式：
單機模式就是demo級別的，生產中不會有人使用。
（2）普通集群模式
普通集群模式就是在多台機器上啟動多個rabbitmq實例，每個機器啟動一個。但是創建的queue只會放在一個rabbitmq實例上面，但是其他的實例都同步了這個queue的元數據。在你消費的時候，如果連接到了另一個實例，他會從擁有queue的那個實例獲取消息然后再返回給你。
這種方式並沒有做到所謂消息的高可用，就是個普通的集群，這樣還會導致要么消費者每次隨機連接一個實例然后拉取數據，這樣的話在實例之間會產生網絡傳輸，增加系統開銷，要么固定連接那個queue所在的實例消費，這樣會導致單實例的性能瓶頸。
而且如果那個方queue的實例宕機了，會導致接下來其他實例都無法拉取數據；如果沒有開啟消息的持久化會丟失消息；就算開啟了消息的持久化，消息不一定會丟，但是也要等這個實例恢復了，才可以繼續拉取數據。
所以這個並沒有提供高可用，這種方案只是提高了吞吐量，也就是讓集群中多個節點來服務某個queue的讀寫操作。
（3）鏡像集群模式
這種模式，才是rabbitmq提供是真正的高可用模式，跟普通集群不一樣的是，你創建的queue，無論元數據還是queue里面是消息數據都存在多個實例當中，然后每次寫消息到queue的時候，都會自動把消息到多個queue里進行消息同步。
這種模式的好處在於，任何一台機器宕機了，其他的機器還可以使用。
壞處在於：1、性能消耗太大，所有機器都要進行消息的同步，導致網絡壓力和消耗很大。2、沒有擴展性可言，如果有一個queue負載很重，就算加了機器，新增的機器還是包含了這個queue的所有數據，並沒有辦法擴展queue。
如何開啟鏡像集群模式：在控制台新增一個鏡像集群模式的策略，指定的時候可以要求數據同步到所有節點，也可以要求同步到指定節點，然后在創建queue的時候，應用這個策略，就會自動將數據同步到其他的節點上面去了。
2.kafka的高可用
（1）kafka的一個基本架構：多個broker組成，一個broker是一個節點；你創建一個topic，這個topic可以划分成多個partition，每個partition可以存在於不同的broker上面，每個partition存放一部分數據。這是天然的分布式消息隊列。
實際上rabbitmq並不是分布式消息隊列，他就是傳統的消息隊列，只不過提供了一些集群、HA的機制而已，因為無論如何配置，rabbitmq一個queue的數據就存放在一個節點里面，鏡像集群下，也是每個節點都放這個queue的全部數據。
kafka在0.8以前是沒有HA機制的，也就是說任何一個broker宕機了，那個broker上的partition就丟了，沒法讀也沒法寫，沒有什么高可用可言。
kafka在0.8之后，提過了HA機制，也就是replica副本機制。每個partition的數據都會同步到其他機器上，形成自己的replica副本。然后所有的replica副本會選舉一個leader出來，那么生產者消費者都和這個leader打交道，其他的replica就是follower。寫的時候，leader會把數據同步到所有follower上面去，讀的時候直接從leader上面讀取即可。
為什么只能讀寫leader：因為要是你可以隨意去讀寫每個follower，那么就要關心數據一致性問題，系統復雜度太高，容易出問題。kafka會均勻度講一個partition的所有數據replica分布在不同的機器上，這樣就可以提高容錯性。
這樣就是高可用了，因為如果某個broker宕機 了，沒事兒，那個broker的partition在其他機器上有副本，如果這上面有某個partition的leader，那么此時會重新選舉出一個現代leader出來，繼續讀寫這個新的leader即可。
寫消息： 寫數據的時候，生產者就寫leader，然后leader將數據落到磁盤上之后，接着其他follower自己主動從leader來pull數據。一旦所有follower同步好了數據，就會發送ack個leader，leader收到了所有的follower的ack之后，就會返回寫成功的消息給消息生產者。（這只是一種模式，可以調整）。
讀數據:消費數據的時候，只會從leader進行消費。但是只有一個消息已經被所有follower都同步成功返回ack的時候，這個消息才會被消費者讀到。
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