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几种消息服务产品比较IMB MQActiveMqRabbitMqKafkaproducer容错，是否会丢数据有ack模型，也有事务模型.采用存储转发机制，实现可靠的数据传输。采用成熟的数据库技术，实现两阶段事务提交机制，保证消息不被丢失或者重新复制。有ack模型，也有事务模型，保证至少不会丢数据。ack模型可能会有重复消息，事务模型则保证完全一致批量形式下，可能会丢数据。 非批量形式下， 1. 使用同步模式，可能会有重复数据。 2. 异步模式，则可能会丢数据。(当Producer向Leader发送数据时,可以通过acks参数设置数据可靠性的级别1.0: 不论写入是否成功,server不需要给Producer发送Response,如果发生异常,server会终止连接,触发Producer更新meta数据;2.1: Leader写入成功后即发送Response,此种情况如果Leader fail,会丢失数据3.-1: 等待所有ISR接收到消息后再给Producer发送Response,这是最强保证 ,仅设置acks=-1也不能保证数据不丢失,当Isr列表中只有Leader时,同样有可能造成数据丢失。要保证数据不丢除了设置acks=-1, 还要保 证ISR的大小大于等于2,具体参数设置:1.request.required.acks:设置为-1 等待所有ISR列表中的Replica接收到消息后采算写成功;2.min.insync.replicas: 设置为大于等于2,保证ISR中至少有两个Replica Producer要在吞吐率和数据可靠性之间做一个权衡)consumer容错，是否会丢数据有ack模型，也有事务模型.采用存储转发机制，实现可靠的数据传输。采用成熟的数据库技术，实现两阶段事务提交机制，保证消息不被丢失或者重新复制有ack模型，数据不会丢，但可能会重复处理数据。批量形式下，可能会丢数据。非批量形式下，可能会重复处理数据。（ZK写offset是异步的）(一致性定义:若某条消息对Consumer可见,那么即使Leader宕机了,在新Leader上数据依然可以被读到1.HighWaterMark简称HW: Partition的高水位，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，消费者最多只能消费到HW所在的位置，另外每个replica都有highWatermark，leader和follower各自负责更新自己的highWatermark状态，highWatermark = leader. LogEndOffset2.对于Leader新写入的msg，Consumer不能立刻消费，Leader会等待该消息被所有ISR中的replica同步后,更新HW,此时该消息才能被Consumer消费，即Consumer最多只能消费到HW位置,这样就保证了如果Leader Broker失效,该消息仍然可以从新选举的Leader中获取。对于来自内部Broker的读取请求,没有HW的限制。同时,Follower也会维护一份自己的HW,Folloer.HW = min(Leader.HW, Follower.offset))架构模型队列管理器（QueueManager）、队列（Queue）和通道（Channel）基于JMS协议基于AMQP模型，比较成熟，但更新超慢。RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制producer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息保存的客户端consumer上，consumer根据消费的点，从broker上批量pull数据；无消息确认机制。吞吐量rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高可用性具备高可用性rabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管kafka的broker支持主备模式集群负载均衡负载均衡功能强rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持kafka