什么是消息队列，RocketMQ有哪些优势?
消息队列Message Queue(MQ）
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
消息队列能做什么事情？
- 异构系统间调用解耦
- 基于”订阅发布“的1对多的数据分发
- 同步转异步的消息处理
- 削峰、限流、日志处理
我在什么情况下会选择使用RocketMQ
我们比较多款产品：Apache ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ
ActiveMQ：
http://activemq.apache.org/
Apache出品，历史悠久，支持多种语言的客户端和协议，支持多种语言Java, .NET, C++等，基于JMS Provider的实现
使用场景：啥都会点，但好像啥都没做好，不再推荐使用
Kafka：
http://kafka.apache.org/
是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理大规模的网站中的所有动作流数据(网页浏览，搜索和其他用户的行动)，副本集机制，实现数据冗余，保障数据尽量不丢失；支持多个生产者和消费者
适用场景：瞬时大流量应用，对消息延迟不敏感的应用场景
RabbitMQ：
http://www.rabbitmq.com/
是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、
Ruby、.NET、Java、JMS、C、用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不错
适用场景：企业级应用，尤其是对数据可靠性要求高、对并发和延迟不敏感的用户。
RocketMQ：
http://rocketmq.apache.org/
阿里开源的一款的消息中间件, 纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点, 性能强劲(零拷贝技术)，支持海量堆积, 支持指定次数和时间间隔的失败消息重发,支持consumer端tag过滤、延迟消息等，在阿里内部进行大规模使用，适合在电商，互联网金融等领域使用
适用场景：低延迟应用，瞬时大流量处理效率不如Kafka
RocketMQ的几个重要概念
RocketMQ的前世今生
和大部分组件产生的原因类似，阿里巴巴内部为了适应淘宝 B2C 的更快、更复杂的业务，2001年启动了“五彩石项目”，阿里巴巴的第一代消息队列服务Notify就是在这个背景下产生的。
2010 年，阿里巴巴内部的 Apache ActiveMQ 仍然作为核心技术被广泛用于各个业务线，而顺序消息、海量消息堆积、完全自主控制消息队列服务，也是阿里巴巴同时期急需的。在这种背景下，2011年，MetaQ诞生。
2011年，LinkedIn将Kafka开源。2012年，阿里巴巴参考Kafka的设计，基于对MetaQ的理解和实际使用，研发了一套通用消息队列引擎，也就是 RocketMQ。自此才有了第一代真正的RocketMQ，2016年阿里云上线云RocketMQ消息队列服务。
2016年11月，阿里巴巴将RocketMQ捐献给Apache基金会。
Apache社区有一个很重要的理念：社区大于代码。虽然RocketMQ已经开源3年，在国内小有名气，而且在阿里巴巴被广泛应用并有较好的效果，但是依然不能达到 Apache优秀项目的标准。
在RocketMQ被捐献后，通过一系列的修改、评审、调整，悄悄升级至4.0版本，正式进入孵化阶段。
2017年09月25日，RocketMQ成功“毕业”（Apache社区项目孵化成功即为毕业），成为
Apache 顶级项目，它是国内首个互联网中间件在 Apache 的顶级项目，也是继ActiveMQ、Kafka后Apache家族中全新的一代消息队列引擎。
RocketMQ有很多优秀的特性，在可用性方面，RocketMQ强调集群无单点，任意一点高可用，
客户端具备负载均衡能力，可以轻松实现水平扩容；在性能方面，在天猫双11大促背后的亿
级消息处理就是通过RocketMQ提供的保障；在API方面，提供了丰富的功能，可以实现异步
消息、同步消息、顺序消息、事务消息等丰富的功能，能满足大多数应用场景；在可靠性方
面，提供了消息持久化、失败重试机制、消息查询追溯的功能，进一步为可靠性提供保障。
几个非常重要的概念
了解Rocket的诸多特性后，咱们来理解RocketMQ几个重要的概念
- 生产者组Producer Group：一个逻辑概念，在使用生产者实例的时候需要指定
- 一个组名。一个生产者组可以生产多个Topic的消息。
- 生产者实例Producer：一个生产者组部署了多个进程，每个进程都可以称为一个生产者实例。
- 主题Topic：一个Topic代表消息的大类，比如“财政数据”Topic、“商城订单”Topic，一个Topic下可以拥有多个队列Queue
- 标签Tag：二级分类，对topic的进一步细化,用于区分同一个主题下的不同业务的消息，例如：“财政数据”的Tag可以有“计划”、“指标”、“支付”，“商城订单”的Tag可以有“线上订单”、“线下订单”...。
- 消息Message：具体的数据消息，每个message必须指定Topic
- 队列Queue：Queue就是消息队列的物理通信通道，消息采用FIFO（先进先出）模式传输，负责向消费者Push（推送）数据，或者由消费者直接Pull（拉取）
- 消费者组Consumer Group：一个逻辑概念，在使用消费者时需要指定一个组名。一个消费者组可以订阅多个Topic。
- 消费者实例Consumer：一个消费者组程序部署了多个进程，每个进程都可以称为一个消费者实例。
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