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，普通叢集模式，映象叢集模式。 （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）普通叢集模式 普通叢集模式就是在多臺機器上啟動多個rabbitmq例項，每個機器啟動一個。但是建立的queue只會放在一個rabbitmq例項上面，但是其他的例項都同步了這個queue的後設資料。在你消費的時候，如果連線到了另一個例項，他會從擁有queue的那個例項獲取訊息然後再返回給你。
而且如果那個方queue的例項當機了，會導致接下來其他例項都無法拉取資料；如果沒有開啟訊息的持久化會丟失訊息；就算開啟了訊息的持久化，訊息不一定會丟，但是也要等這個例項恢復了，才可以繼續拉取資料。 所以這個並沒有提供高可用，這種方案只是提高了吞吐量，也就是讓叢集中多個節點來服務某個queue的讀寫操作。 （3）映象叢集模式 這種模式，才是rabbitmq提供是真正的高可用模式，跟普通叢集不一樣的是，你建立的queue，無論後設資料還是queue裡面是訊息資料都存在多個例項當中，然後每次寫訊息到queue的時候，都會自動把訊息到多個queue裡進行訊息同步。
壞處在於： 1、效能消耗太大，所有機器都要進行訊息的同步，導致網路壓力和消耗很大。2、沒有擴充套件性可言，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的所有資料，並沒有辦法擴充套件queue。
如何開啟映象叢集模式： 在控制檯新增一個映象叢集模式的策略，指定的時候可以要求資料同步到所有節點，也可以要求同步到指定節點，然後在建立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；你建立一個topic，這個topic可以劃分成多個partition，每個partition可以存在於不同的broker上面，每個partition存放一部分資料。這是天然的分散式訊息佇列。
實際上rabbitmq並不是分散式訊息佇列，他就是傳統的訊息佇列，只不過提供了一些叢集、HA的機制而已，因為無論如何配置，rabbitmq一個queue的資料就存放在一個節點裡面，映象叢集下，也是每個節點都放這個queue的全部資料。
kafka在0.8以前是沒有HA機制的，也就是說任何一個broker當機了，那個broker上的partition就丟了，沒法讀也沒法寫，沒有什麼高可用可言。
kafka在0.8之後，提過了HA機制，也就是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replica副本。然後所有的replica副本會選舉一個leader出來，那麼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會把資料同步到所有follower上面去，讀的時候直接從leader上面讀取即可。
為什麼只能讀寫leader： 因為要是你可以隨意去讀寫每個follower，那麼就要關心資料一致性問題，系統複雜度太高，容易出問題。kafka會均勻度講一個partition的所有資料replica分佈在不同的機器上，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當機了，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，那麼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。
讀資料: 消費資料的時候，只會從leader進行消費。但是隻有一個訊息已經被所有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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