（1）rabbitmq的高可用性
rabbitmq是比較有代表性的，因為是基於高可用性的，以下是它的高可用性的實現。
1.普通集群模式
在多台機器上啟動多個rabbitmq例項，每個機器啟動乙個。但是你建立的queue只會放在乙個rabbitmq例項上，但是每個例項都同步queue的元資料。完了你消費的時候，實際上如果連線到了另外乙個例項，那麼那個例項會從queue所在例項上拉去資料過來。這種方式確實很麻煩，也不怎麼好，沒做到所謂的分布式，就是普通集群。因為這導致你要麼消費者每次隨機連線乙個例項然後拉取資料，要麼固定連線那個queue所在例項消費資料，前者有資料拉取的開銷，後者導致單例項效能瓶頸。
而且如果那個放queue的例項宕機了，會導致接下來其他例項就無法從那個例項拉取，如果你開啟了訊息持久化，讓rabbitmq落地儲存訊息的話，訊息不一定會丟失，得等這個例項恢復了，然後才可以繼續從這個queue拉取資料。所以這個情況就比較尷尬，沒有什麼所謂的高可用性可言，這個方案主要是提高吞吐量，就是說讓集群中多個節點來服務某個queue的讀寫操作。
2.映象集群模式
這種模式，才是所謂rabbitmq的高可用性，跟普通集群模式不一樣的是，你建立的queue，無論元資料還是queue裡的訊息都會存在於多個例項上，然後每次你寫訊息到queue的時候，都會自動把訊息到多個例項的queue裡進行訊息同步。
這樣的話，好處在於，任何乙個機器宕機，別的機器都可以使用。壞處在於，第一，效能開銷太大，訊息同步所有機器，導致網路頻寬壓力和消耗很重。第二，沒有擴充套件性而言，如果某個queue負載很重，我們加機器，新增的機器也包含了這個queue的所有資料，並沒有辦法線性擴充套件你的queue。
下面是如何開啟這個映象模式。
在後台新增乙個策略，這個策略是映象集群模式的策略，指定的時候可以要求資料同步到所有節點的，也可以要求就同步到指定數量的節點，然後你再次建立queue的時候，應用這個策略，就會自動將資料同步到其他的節點上去了。
（2）kafka的高可用性
首先我們對kafka有乙個基本的架構認識：多個broker組成，每個broker是乙個節點；你建立乙個topic，這個topic可以劃分為多個partition，每個partition可以存在於不同的broker上，每個partition就放一部分資料。
這就是天然的分布式訊息佇列，就是說乙個topic的資料，是分散放在多個機器上的，每個機器就放一部分資料。
實際上rabbitmq之類的，並不是分布式訊息佇列，他就是傳統的訊息佇列，只不過提供了一些集群、ha的機制而已，因為無論怎麼玩，rabbitmq乙個queue的資料都是放在乙個節點裡面的，映象集群下，也是每個節點都放這個queue的完整資料。
kafka0.8以前，是沒有ha機制的，就是任何乙個broker宕機了，那麼broker上的partition就廢了，就沒法寫也沒法讀了，沒有什麼高可用性而言。
kafka 0.8 以後，提供了ha機制，就是replica副本機制。每個partition的資料都會同步到其他機器上，形成自己的多個replica副本。然後所有replica會選舉乙個leader出來，那麼生產和消費都跟這個leader打交道，然後其他replica就是follower。寫的時候，leader會負責把資料同步到所有follower上去，讀的時候就直接讀leader上資料即可。只能讀寫leader？很簡單，要是你可以隨意讀寫每個follower，那麼就要care資料一致性的問題，系統複雜度太高，很容易出問題。kafka會均勻的將乙個partition的所有replica分布在不同的機器上，這樣才可以提高容錯性。
這麼搞，就要所謂的高可用性了，因為如果某個broker宕機了，沒事，那個broker上面的partition在其他機器上都有副本，如果這個上面有某個partition的leader，那麼此時會重新選舉乙個新的leader出來，大家繼續讀寫那麼洗呢leader即可。這就是所謂的高可用性了。
寫資料的時候生產者就寫leader，然後leader將資料落地寫本地磁碟，接著其他follower自己主動從leader來pull資料。一旦所有follower同步好資料了，就會傳送ack給leader，leader收到所有follower的ack之後，就會返回寫成功的訊息個生產者。
消費的時候，只會從leader去讀，但是只有乙個訊息已經被所有follower都同步成功返回ack的時候，這個訊息才會被消費者讀到。
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