3妹
3妹：2哥，你有没有看到新闻，长沙电信大楼着火了。
2哥：看到了，几十层楼被熊熊大火包围了。
3妹：恩，好在人员有序撤离，没有人员伤亡。
2哥：嗯，也是不幸中的万幸了。
3妹：2哥，今天周六了，准备干什么去呀？
2哥：还是呆在家里吧，梅花台风刚过，出去太热了。
3妹：我也不想出去，懒的动。
2哥：不出去陪男朋友逛街吗？
3妹：2哥烦人，明知道我还是单身狗🐶，不理你了。
讲课
消息队列的使用场景有哪些？
- 异步通信：有些业务不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
- 解耦：降低工程间的强依赖程度，针对异构系统进行适配。在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。通过消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口，当应用发生变化时，可以独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束
- 冗余：有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。
- 扩展性：因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。便于分布式扩容
- 过载保护：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量无法提取预知；如果以为了能处理这类瞬间峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃
- 可恢复性：系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
- 顺序保证：在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。
- 缓冲：在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行，该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。以调节系统响应时间。
- 数据流处理：分布式系统产生的海量数据流，如：业务日志、监控数据、用户行为等，针对这些数据流进行实时或批量采集汇总，然后进行大数据分析是当前互联网的必备技术，通过消息队列完成此类数据收集是最好的选择
MQ缺点
- 系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。本来你就是
A系统调用BCD三个系统的接口就好了，ABCD四个系统好好的，没啥问题，你偏加个MQ进来，万一MQ挂了咋整，MQ一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？如何保证消息队列的高可用。 - 系统复杂度提高：硬生生加个
MQ进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已。 - 一致性问题：
A系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是BCD三个系统那里，BD两个系统写库成功了，结果C系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。
ISR是什么?
ISR（in-sync replica） 就是 Kafka 为某个分区维护的一组同步集合，即每个分区都有自己的一个 ISR 集合，就是从分区的从节点中找出一些节点加入到ISR集合（min.insync.replicas这个参数设定ISR中的最小副本数是多少，默认值为1）。处于 ISR 集合中的副本，意味着 follower 副本与 leader 副本保持同步状态，只有处于 ISR 集合中的副本才有资格被选举为 leader。follower从leader同步数据有一些延迟（延迟时间replica.lag.time.max.ms），一旦超过延迟时间，就会把这个这个follower从ISR列表中移除。被移除的followe会从leader复制数据进行追赶，一旦追赶上又可以重新进入ISR列表。一条 Kafka 消息，只有被 ISR 中的副本都接收到，才被视为“已同步”状态。这跟 zk 的同步机制不一样，zk 只需要超过半数节点写入，就可被视为已写入成功。
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