发布订阅模式（Publish-Subscribe Pattern）是一种消息传递模式，它将发送消息的客户端（发布者）与接收消息的客户端（订阅者）解耦，使得两者不需要建立直接的联系也不需要知道对方的存在。
Kafka是开源事件流软件，可允许您构建事件驱动系统。虽然有其他指南，但我希望专注于可视化Kafka背后的主要概念。这样，当你阅读其他指南时，你会感到更自信。
通过该消息传递模型，一个应用程序(即消息生产者)可以向另外一个应用程序(即消息消费者)发送消息。在此传递模型中，消息目的地类型是队列(即Destination接口实现类实例由Session接口实现类实例通过调用其createQueue方法并传入队列名称而创建)。消息首先被传送至消息服务器端特定的队列中，然后从此对列中将消息传送至对此队列进行监听的某个消费者。同一个队列可以关联多个消息生产者和消息消费者，但一条消息仅能传递给一个消息消费者。如果多个消息消费者正在监听队列上的消息，，JMS消息服务器将根据“先来者优先”的原则确定由哪个消息消费者接收下一条消息。如果没有消息消费者在监听队列，消息将保留在队列中，直至消息消费者连接到队列为止。这种消息传递模型是传统意义上的懒模型或轮询模型。在此模型中，消息不是自动推动给消息消费者的，而是要由消息消费者从队列中请求获得。
发布者发布消息时，如果 Retained 标记被设置为 true，则该消息即是 MQTT 中的保留消息（Retained Message）。MQTT 服务器会为每个主题存储最新一条保留消息，以方便消息发布后才上线的客户端在订阅主题时仍可以接收到该消息。
在车联网生态中，TSP（Telematics Service Provider）平台在产业链中居于核心地位，上接汽车、车载设备制造商与网络运营商，下接内容提供商，是主机厂车辆与服务的核心数据连接平台。随着智能汽车的发展和车主用户对应用场景需求的不断提升，主机厂对 TSP 平台的设备与应用承载能力需求将不断增加。
在第一课中，我们介绍了 MQTT 基于订阅与发布的消息模型，MQTT 协议的订阅与发布是基于主题的（Topic），一个典型的 MQTT 消息发送与接收的流程如下：
NATS是一个开源、轻量级、高性能的分布式消息中间件，实现了高可伸缩性和优雅的Publish/Subscribe模型，使用Golang语言开发。
在 Kafka 中还有两个特别重要的概念—主题（Topic）与分区（Partition）。Kafka 中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到 Kafka 集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。这里补充了对Kafka基本概念了解，附上上篇中的Kafka 体系结构概要图便于理解
Apache Kafka是消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台（Distributed Streaming Platform）
MQTT 最初由 Andy Stanford-Clark 博士和 Arlen Nipper 博士于 1999 年创建，用于通过卫星连接石油管道遥测系统。
但是在回调函数中，我们只能知道消息的主题名是什么。如果是非通配符订阅，订阅时使用的主题过滤器将和消息中的主题名完全一致，所以我们可以直接建立订阅主题与回调函数的映射关系。然后在消息到达时，根据消息中的主题名查找并执行对应的回调函数。
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。
作者:Sijie Guo 来源:https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing
Kafka是⼀个分布式、分区的、多副本的、多⽣产者、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式⽇志系统（也可以当做MQ系统），常⻅可以⽤于web/nginx⽇志、访问⽇志，消息服务等等。 Kafka主要应⽤场景：⽇志收集系统和消息系统
ROS 2将复杂的系统分解为许多模块化的节点。主题是ROS图（ROS graph）的重要元素，功能为节点交换消息的总线。节点可以将数据发布到任意数量的主题，与此同时，可以实现对任意数量主题的订阅。主题是节点间数据交互的重要方式，同样也适用于系统各种不同模块之间的交互。
MQTT 主题本质上是一个 UTF-8 编码的字符串，是 MQTT 协议进行消息路由的基础。MQTT 主题类似 URL 路径，使用斜杠 / 进行分层：
用生产者客户端 API 向 Kafka 生产消息，用消费者客户端 API 从 Kafka 读取这些消息。
在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中，我将引导您完成我认为重要的几个领域，并且对于人们选择强大，高可用性，高性能的流式消息传递平台至关重要。消息传递模型(Messaging model)是用户在选择流式消息传递系统时应首先考虑的事情。消息传递模型应涵盖以下3个方面：
注:需要打开两个,默认连接提供的服务器测试. 第一个配置如下: 发布的主题:aaaaa 订阅的主题:Topic 点击连接,然后点击订阅
与生产者对应的是消费者，应用程序可以通过 KafkaConsumer 来订阅主题，并从订阅的主题中拉取消息。不过在使用 KafkaConsumer 消费消息之前需要先了解消费者和消费组的概念，否则无法理解如何使用KafkaConsumer。
来源 | http://r6d.cn/b2u2p Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。 同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可能会，而且迟早会遭遇失败。其次，我们需要确保在处理此类故障时不会引入更多问题。 Kafka
MQTT.subscribeTopicMultiple("1111", 0, this.SubscribeTopicSuccess, this.SubscribeTopicFailure);
主要内容： 1. kafka 整体结构 2. 消息的生产方式 3. 消息的读取方式 整体结构 在 kafka 中创建 topic（主题），producer（生产者）向 topic 写入消息，consu
哈喽，小伙伴们，今天来聊一聊什么是MQTT协议，以及常用的几个术语是什么意思，有图有真相哦，欢迎阅读
本教程介绍了Apache Kafka的核心概念及其在可靠性、可伸缩性、持久性和性能至关重要的环境中所扮演的角色。
前面讲了Android如何通过串口通信操作硬件，但实际业务场景大多是既可以屏幕操控硬件也可以远程下发操控，这时就需要MQTT协议来完成这一工作。本文将介绍MQTT协议及其在物联网设备通信中的应用。
订阅关系一致指的是同一个消费者 Group ID 下所有 Consumer 实例所订阅的 Topic 、Tag 必须完全一致。
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Kafka是一个开源的，轻量级的、分布式的、具有复制备份、基于zooKeeper协调管理的分布式消息系统。
节点都是各自独立的可执行文件，能够通过主题、服务或参数服务器与其他进程（节点）通信。ROS通过使用节点将代码和功能解耦，提高了系统容错能力和可维护性，使系统简化。
MQ都得有消息模型，就会产生比如队列（Queue）、主题（Topic）、分区（Partition）这些名词，但是概念上却不尽相同。
可以看到，技术圈的风向一直在变，大数据、云的热度已经在慢慢消退，现在当红的是 AI 和 IoT。这些火热的概念，它最终要从论文和 PPT 落地，变成真正能解决问题的系统，否则就是一个空中楼阁。那不变的是什么？(一些题外话的感触)
Apache Kafka是一个分布式流式平台，设计用于处理大量的实时数据流。其主要目标是提供持久的、高吞吐量的、可水平扩展的消息系统。Kafka可以用于构建实时数据管道和流式应用程序，广泛应用于日志聚合、事件处理、监控等场景。
本文是 MQTT 协议的入门指南，提供了实用的代码示例。物联网和 MQTT 的初学者可以通过本文掌握 MQTT 的基本概念，快速开启 MQTT 服务和应用的开发。
在 MQTT 发布/订阅模式介绍这篇博客中，我们已经了解到，我们需要先向服务端发起订阅，才能从服务端接收对应的消息。如果说订阅时指定的主题过滤器决定了服务端将向我们转发哪些主题下的消息，那么订阅选项则是允许我们进一步定制服务端的转发行为。
Kafka 起初是由 LinkedIn 公司采用 Scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于 Zookeeper 协调的分布式消息系统，现已被捐献给 Apache 基金会。目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性被广泛使用。目前越来越多的开源式分布处理系统如：Storm、Spark、Flink 等都支持与 Kafka 集成。
随着业务上的增长与迭代，业务使用的消息集群会创建越来越多主题，在业务流量不断增长的情况下，还需要不断增加主题的分区数量，Kafka 由于本身的存储机制特点，随着主题和分区数的增加，性能会不断下降，无法满足业务上的发展。通常我们的做法是扩容集群，但随着集群的不断扩大，又会伴随着很多问题，随着集群的扩容节点，创建主题和分区数不断增多，存储在 zk 上的元数据就会越来越多，每当需要全量同步元数据到 Broker 节点时，会是一笔很大的网络开销，由于当 contrller 切换时往往需要全量同步元数据到每个 Broker 上，因此，元数据越多，controller 的切换时长会越长，而且由于 Kafka 会独立一个复制线程进行分区副本的复制，多个分区共享该线程，因此 Broker上的分区不断增多后会造成复制线程负载增大，严重时会会造成某些分区副本复制跟不上，导致 ISR 频繁变化。
Messenger消息中心包含两部分内容，一部分是消息的发布、订阅系统，另一部分是消息的打包、拆包系统。它们是用于脚本之间解耦的利器。
Kafka在大数据流式处理场景当中，正在受到越来越多的青睐，尤其在实时消息处理领域，kafka的优势是非常明显的。相比于传统的消息中间件，kafka有着更多的潜力空间。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。
MQTT 是基于 发布（Publish）/订阅（Subscribe） 模式来进行通信及数据交换的，与 HTTP 的 请求（Request）/应答（Response） 的模式有本质的不同。
很多网友会问，为什么明明集群中有多台Broker服务器，autoCreateTopicEnable设置为true，表示开启Topic自动创建，但新创建的Topic的路由信息只包含在其中一台Broker服务器上，这是为什么呢？
MQTT 是一种基于发布 - 订阅模型的消息传递协议，在物联网和移动应用有较广泛的应用。如果你的目标是冲击中高级工程师岗位，MQTT 或许是一个不错的亮点。最近，我还发现很多候选人会在简历中写自己 “熟悉 MQTT 协议”，但多数人只是停留在了解或用过的程度。
| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 消息队列是分布式系统中重要的组件，在很多生产环境中需要控制并发量的场景下都需要用到。最近在做需求的时候遇到一些高并发的场景需要用到消息队列来完成，这里关于对kafka的简单了解和使用，给大家做一个简单的分享。 Part1 什么是Kafka Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统
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