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前言

作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”

基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。

不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。

这篇文章会先介绍RabbitMQ和Apache Kafka内部实现的相关概念。紧接着会主要介绍这两种技术的主要不同点以及他们各自的优缺点，最后我们会说明一下怎样选择这两种技术。

Stream，翻译成流，流一般用来对数据进行操作，比如IO流，就是对文件的二进制数据进行操作，常用来序列化

流其实就是数据的渠道，用来操作数据源所生成的元素序列的！

• Stream不会自己存储元素，其就是元素序列而已

• Stream不会改变原来对象，可以利用流去产生一个持有结果的stream，再产生新对象

• Stream的操作是延迟执行的，要等到需要结果的时候才会去执行

对Stream的操作

流一般来源于数据源（文件、集合、数组），所以，有数据源才有流，有了数据源，我们就可以获取其流，进行一系列的流水操作，比如过滤、转换等从而形成一个新流！可以利用新流来产生新的数据对象！

• 利用一个数据源去获取Stream

• 对Stream进行中间操作，即一系列流水线操作

• 终止操作，得到需要的结果

获取Stream操作

通过Collection系列集合提供的Stream，可以获取流

• stream：串行流

• paralleStream：并行流

通过Arrays中的静态方法stream去获取数组流

• stream方法

通过Strean类中的静态方法

• of方法

创建无限流

• Stream.iterate(seed,operation) ：迭代方式,（给一个种子，给一个成长方程，这个流就会按照成长方程一直生长）

• Stream.generate：生成方式，无限地按规则去生成流

中间操作，一系列流水操作

要注意一点

中间操作是不会立刻执行的，只有做了终止操作，才会去执行中间操作，并且是一次性的，这个过程就称为惰性延迟，即延迟执行！！！并且执行会发送迭代操作（循环），而且为内部迭代（Stream自身内部的API完成的），而外部迭代为我们自己外部写的循环

过滤、截断、跳过、筛选

过滤：stream的filter方法

其需要的参数为一个Predicate接口（四大函数接口之一），就是一个判断接口！从流中可以去除某些元素

截断：stream的limit方法

截断流可以让元素不超过给定数量，本质上就是限制了内部迭代的次数！并且要注意，多个流水操作只会迭代一次，比如使用了filter再进行limit，不会filter迭代一次，然后limit迭代一次！！！只会两个流水操作同时进行迭代，这个过程称为短路，可以进行提高效率的！一旦发现满足条件的数据就直接返回

跳过：stream的skip方法

返回一个扔掉了前n个元素的流，若流中的元素不足n个，则会返回一个空流

筛选：stream的distinct方法

可以使用distinct来进行去重，本质上是通过流所生成元素的hashCode和equals方法进行去除重复元素的，所以使用这个方法要重写hashCode和equals方法

映射

这里要清楚，集合或数组得到的Stream，本质上是Stream，即里面的元素就是一个Stream，而外层的那个容器也是Stream，里面装有元素Stream

映射对应的方法就是stream的map方法

将元素转化成其他形式或者提取形式，本质上是接受一个函数（Function接口，四大函数式接口之一）作为参数，然后这个函数会被作用到流中的每个元素，从而产生一个新元素！（传递的Function接口的返回值就变成一个新元素）