纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

本文对比了四种主流消息中间件（RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、Kafka）的核心定位和适用场景。RabbitMQ适合企业级异步通信，ActiveMQ支持多协议接入，RocketMQ擅长金融级业务场景，而Kafka专为大数据流处理设计。重点分析了各队列对延迟消息的支持情况：RabbitMQ需通过DLX+TTL模拟实现但灵活性差，ActiveMQ原生支持定时调度，RocketMQ提供最优的延迟消息处理能力（支持任意延迟时间），Kafka则完全不适合延迟队列场景。建议根据业务需求选择，核心业

Kafka核心原理与面试要点总结 Kafka是一个高性能分布式流处理平台，具备消息系统、流存储和流处理三大核心功能。其核心架构基于Producer、Consumer、Broker、Topic、Partition等组件，通过副本机制、ISR同步集合和生产者确认机制保证高可用性。Kafka的高吞吐源于顺序I/O、PageCache、零拷贝等技术优化。面试常见问题包括：如何保证消息不丢失（多副本+ack确认）、避免重复消费（幂等生产者+事务）、维持消息顺序性（分区有序性）、处理Rebalance影响等。2.8.0