刚刚这个国庆，对程序员来说，最糟心的事情莫过于 ZeroMQ 的作者 Pieter Hintjens 的安乐死。想必你的朋友圈也传过了那篇令人感怀的 A protocal for dying。如果你还没看，翻翻朋友圈，仔细读一读，然后收藏起来，一两年后再看上一看。可敬的 Pieter，临终前的 last words，也不放过自己搞 messaging 的本行，借用了 Alice 和 Bob（https://en.wikipedia.org/wiki/Alice_and_Bob ）调侃了一番。 我对 Piet
在现代的分布式系统和实时数据处理领域，消息中间件扮演着关键的角色，用于解决应用程序之间的通信和数据传递的挑战。在众多的消息中间件解决方案中，Kafka、ZeroMQ和RabbitMQ 是备受关注和广泛应用的代表性系统。它们各自具有独特的特点和优势，适用于不同的应用场景和需求。
引用官方说法：ZMQ（以下 ZeroMQ 简称 ZMQ）是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个 socket library，他使得 Socket 编程更加简单、简洁和性能更高。
在P2P模型中，有几个关键术语：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到它们被消费或超时。
以上代码分为两个文件，一个是Server.cpp，另一个是Client.cpp。Server.cpp创建一个REP类型的socket，并绑定到"tcp://*:5555"地址上。在服务器的无限循环中，它接收来自客户端的请求消息，然后发送一个回复消息。
一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器，作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者，业务的发起方，负责生产消息传输给broker， 2.3 Consumer 消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同的订阅者，实现消息的 广播 2.5 Queue 队列，PTP模式下，特定生产者向特定queue发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体，根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包，来封装业务数据，实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体
本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
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在 Java、Python 和 C++ 之间进行快速进程间通信（IPC）可以采用多种方法，说复杂也还好，主要还是要多了解通信协议等问题，RPC（远程过程调用、共享内存（Shared Memory）、管道(Pipe)通信等等都需要注意。下面可以好好看下。
消息队列是一种进程间的通信机制，用于在不同进程之间同步消息。通信期间，一个进程将消息放入该队列中，然后另一个进程就可以从该队列中取出这条消息。
原文链接：http://t.cn/RVDWcfe
本文将对Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ从17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 18 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
NetMQ 是 ZeroMQ的C#移植版本。 ZeroMQ是一个轻量级的消息内核，它是对标准socket接口的扩展。它提供了一种异步消息队列，多消息模式，消息过滤（订阅），对多种传输协议的无缝访问。 NetMQ 也是一个社区开源项目，网站在Github上 https://github.com/zeromq/netmq, 可以通过Nuget包获取http://nuget.org/packages/NetMQ。 Ø 是一个并发框架. Ø 支持通过进程内(Inproc),进程间(IPC), TCP, 和多播
一个优秀的分布式消息队列，个人分析应该具备以下的能力：高吞吐、低时延（因场景而异），传输透明，伸缩性强，有冗灾能力，一致性顺序投递，同步+异步的发送方式，完善的运维和监控工具，开源。
上面短短几行代码就搭建了一台mqtt服务器，只不过比较简陋，没有存储信息，mosca基于Ascoltatori模块开发，可以支持基于redis、MongoDB、AMQP、ZeroMQ和MQTT代理等方式的消息持久化。
Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、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），常见可以用于 web/nginx 日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
队列作为一种比较抽象的数据结构，在程序世界中被广泛的应用，而实现方式和形态也各式各样，有使用进程内堆栈实现的，如stl库中的queue;有基于管道、Shmem实现的，如常见的同机进程间通信模型，而随着分布式系统应用越来越广泛，跨机通信的场景需来需多，面临的问题不仅是消息投递问题，分布式系统普适性的挑战也随着应用场景的多样性而越来越多。
消息是互联网信息的一种表现形式，是人利用计算机进行信息传递的有效载体，比如即时通讯网坛友最熟悉的即时通讯消息就是其具体的表现形式之一。
对于即时通讯网来说，所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享，这一次也不例外。对于即时通讯系统（包括IM、消息推送系统等）来说，MQ消息中件间是非常常见的基础软件，但市面上种类众多、各有所长的MQ消息中件间产品，该怎么去选择？这是个问题！
核心思想 子分类 服务端的框架 移动端的框架 消息传输模型 生产者消费者模型（Producer-Consumer） Handler消息机制 消息传输模型 发布订阅模型（Pub/Sub 或Publisher-Subscriber） Kafka（或Jafka） 消息传输模型 发布订阅模型（Pub/Sub 或Publisher-Subscriber） Redis 消息传输模型 发布订阅模型（Pub/Sub 或Publisher-Subscriber） RabbitMQ 消息传输模型 发布订阅模型（Pub/
说到消息中间件，估计大伙多多少少都能讲出来一些，ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等等各种以及 JMS、AMQP 等各种协议，然而这些消息中间件各自都有什么特点，我们在开发中又该选择哪种呢？今天松哥就来和小伙伴们梳理一下。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，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。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
Dissecting Message Queues 概述： 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息。在这个分析中，我看了几个不同的方面，包括API特性，易于部署和维护，以及性能质量.。消息队列已经被分为两组：brokerless和brokered。 brokerless消息队列是对等的，没有中间商参与信息的传递，而brokered队列有一些服务器端点之间。 性能分析的一些系统： Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
本文是大型网站架构系列：消息队列（二），主要分享JMS消息服务，常用消息中间件（Active MQ，Rabbit MQ，Zero MQ，Kafka）。 【第二篇的内容大部分为网络资源的整理和汇总，供大家学习总结使用，最后有文章来源】 本次分享大纲(接上篇) 消息队列概述（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） 消息队列应用场景（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） 消息中间件示例（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） JMS消息服务 常用消息队列 参考（推荐）资料 本
在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
一、消息队列概述 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。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种
大型网站架构系列：消息队列 一、消息队列概述 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。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件
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，以及实现高性能，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。
今天胖哥在研究Spring Boot源码的时候发现了一个熟悉的名字，Bitcoin，没错，就是今年疯狂割韭菜的Bitcoin。
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
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。
ZMQ（ZeroMQ）是一种高性能的异步消息传递库，它可以在不同的进程和机器之间进行消息传递。它提供了多种传输协议、通信模式和编程语言支持，并且非常易于使用。
Salt，一种全新的基础设施管理方式，部署轻松，在几分钟内可运行起来，扩展性好，很容易管理上万台服务器，速度够快，服务器之间秒级通讯。
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。本剖析系列将会从架构设计、实现、应用场景、性能等方面深度解析Kafka。 背景介绍 Kafka创建背景 Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同
消息队列是分布式应用间交换信息的重要组件，消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列可以存储消息直到它们被应用程序读走。
文章有点长，但是写的都挺直白的，慢慢看下来还是比较容易看懂，从Kafka的大体简介到Kafka的周边产品比较，再到Kafka与Zookeeper的关系，进一步理解Kafka的特性，包括Kafka的分区和副本以及消费组的特点及应用场景简介。
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