概述
单机没有高可用可言，高可用都对集群来说的
要保证消息队列系统（如Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ）的高可用性，可以采取以下一些通用的措施：
- 集群部署：将消息队列系统部署为集群，包含多个节点（Broker），节点之间可以相互备份和负载均衡。通过集群部署，可以提高系统的容错能力和可扩展性，确保在单个节点故障时系统仍能正常运行。
- 数据复制：消息队列系统通常支持消息数据的复制机制，可以将消息数据同步到多个节点上，以实现数据的冗余存储和故障恢复。通过数据复制，可以保证即使某个节点发生故障，消息数据依然可靠地保存在其他节点上。
- 监控和报警：建立健全的监控系统，实时监测消息队列系统的运行状态、性能指标和负载情况。设置合适的报警规则，及时发现并处理潜在的问题，以提高系统的稳定性和可用性。
- 故障转移：配置自动故障转移机制，当某个节点或组件出现故障时，系统能够自动切换到备用节点或实例，确保服务的连续性。通过故障转移，可以减少因故障导致的系统停机时间。
- 负载均衡：在消息队列系统中使用负载均衡机制，有效分发消息流量到不同的节点或实例上，避免单点过载，提高系统的整体性能和可用性。
- 数据备份和恢复：定期进行消息数据的备份，以防止意外数据丢失或损坏。建立完善的数据恢复机制，当需要时能够快速恢复数据，确保系统的数据完整性和可用性。
通过以上措施的综合应用，可以有效提高消息队列系统的高可用性，确保消息传递的可靠性和系统的稳定性。不同的消息队列系统在具体实现上可能会有一些差异，但以上原则可以作为通用的指导方针来帮助确保消息队列系统的高可用性。
Kafka的消息高可用
Kafka 高可用保障机制。多副本 ->leader & follower -> broker 挂了重新选举 leader 即可对外服务
Kafka 一个最基本的架构认识：由多个 broker 组成，每个 broker 是一个节点；你创建一个 topic，这个 topic 可以划分为多个 partition，每个 partition 可以存在于不同的 broker 上，每个 partition 就放一部分数据。这就是天然的分布式消息队列
Kafka 一个最基本的架构认识：由多个 broker 组成，每个 broker 是一个节点；你创建一个 topic，这个 topic 可以划分为多个 partition，每个 partition 可以存在于不同的 broker 上，每个 partition 就放一部分数据。这就是天然的分布式消息队列，就是说一个 topic 的数据，是分散放在多个机器上的，每个机器就放一部分数据。
Kafka 0.8 以前，是没有 HA 机制的，就是任何一个 broker 宕机了，那个 broker 上的 partition 就废了，没法写也没法读，没有什么高可用性可言。比如说，我们假设创建了一个 topic，指定其 partition 数量是 3 个，分别在三台机器上。但是，如果第二台机器宕机了，会导致这个 topic 的 1/3 的数据就丢了，因此这个是做不到高可用的。
Kafka 0.8 以后，提供了 HA 机制，就是 replica（复制品） 副本机制。每个 partition 的数据都会同步到其它机器上，形成自己的多个 replica 副本。所有 replica 会选举一个 leader 出来，那么生产和消费都跟这个 leader 打交道，然后其他 replica 就是 follower。写的时候，leader 会负责把数据同步到所有follower 上去，读的时候就直接读 leader 上的数据即可。只能读写 leader？很简单，要是你可以随意读写每个 follower，那么就要 care 数据一致性的问题，系统复杂度太高，很容易出问题。Kafka 会均匀地将一个 partition 的所有 replica 分布在不同的机器上，这样才可以提高容错性。
这么搞，就有所谓的高可用性了，因为如果某个 broker 宕机了，没事儿，那个 broker上面的 partition 在其他机器上都有副本的。如果这个宕机的 broker 上面有某个 partition 的 leader，那么此时会从 follower 中重新选举一个新的 leader 出来，大家继续读写那个新的 leader 即可。这就有所谓的高可用性了。写数据的时候，生产者就写 leader，然后 leader 将数据落地写本地磁盘，接着其他 follower 自己主动从 leader 来 pull 数据。一旦所有 follower 同步好数据了，就会发送 ack 给 leader，leader 收到所有 follower 的 ack 之后，就会返回写成功的消息给生产者。（当然，这只是其中一种模式，还可以适当调整这个行为）消费的时候，只会从 leader 去读，但是只有当一个消息已经被所有 follower 都同步成功返回 ack 的时候，这个消息才会被消费者读到。
看到这里，相信你大致明白了 Kafka 是如何保证高可用机制的了
消息中间件如何保证高可用呢？ 单机没有高可用可言，高可用都对集群来说，一起下 kafk高可用吧
Kafka 基础集群架构，由多个 broker组成，每个 broker都一个节点。当你创一个 topic时，它可以划分为多个 partition，而每个 partition放一部分数据，分别存在于不同broker 上。也就说，一个 topic 数据，分散放在多个机器上，每个机器就放一部分数据。有些伙伴可能有疑问，每个 partition放一部分数据，如果对应✁broker 挂了，那这部分数据不就丢失了？那还谈什么高可用呢？
Kafka 0.8 之后，提供了复制品副本机制来保证高可用，即每个 partition 数据都会同步到其它机器上，形成多个副本。然后所有副本会选举一个leader 出来，让 leader 去跟生产和消费者打道，其他副本都follower。写数据时，leader 负责把数据同步给所有follower，读消息时， 直接读leader 上数据即可。如何保证高可用？就假设某个 broker 宕机，这个broker 上 partition 在其他机器上都有副本。如果挂 leader broker 呢？其他 follower 会重新选一个 leader 出来。
RabbmitMQ消息高可用
rabbitMQ 主从（镜像）
实际上 RabbmitMQ 之类的，并不是分布式消息队列，它就是传统的消息队列，只不过提供了一些集群、HA(High Availability, 高可用性) 的机制而已，因为无论怎么玩儿，RabbitMQ 一个 queue 的数据都是放在一个节点里的，镜像集群下，也是每个节点都放这个 queue 的完整数据。
RabbitMQ高可用实现方式有两种，第一种是普通集群模式，在这种模式下，一个Queue的消息只会存在集群的一个节点上，集群里面的其他节点会同步Queue所在节点的元数据，消息在生产和消费的时候，不管请求发送到集群的哪个节点，最终都会路由到Queue所在节点上去存储和拉取消息。这种方式并不能保证Queue的高可用性，但是它可以提升RabbitMQ的消息吞吐能力
第二种是镜像集群，也就是集群里面的每个节点都会存储Queue的数据副本。意味着每次生产消息的时候，都需要把消息内容同步给集群中的其他节点。这种方式能够保证Queue的高可用性，但是集群副本之间的同步会带来性能的损耗。另外，由于每个节点都保存了副本，所以我们还可以通过HAProxy实现负载均衡。
普通集群模式（无高可用性）
普通集群模式，意思就是在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例，每个机器启动一个。你创建的 queue，只会放在一个 RabbitMQ 实例上，但是每个实例都同步 queue 的元数据（元数据可以认为是 queue 的一些配置信息，通过元数据，可以找到 queue 所在实例）。你消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从 queue 所在实例上拉取数据过来。
这种方式确实很麻烦，也不怎么好，没做到所谓的分布式，就是个普通集群。因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据，要么固定连接那个 queue 所在实例消费数据，前者有数据拉取的开销，后者导致单实例性能瓶颈。而且如果那个放 queue 的实例宕机了，会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取，如果你开启了消息持久化，让 RabbitMQ 落地存储消息的话，消息不一定会丢，得等这个实例恢复了，然后才可以继续从这个 queue 拉取数据。所以这个事儿就比较尴尬了，这就没有什么所谓的高可用性，这方案主要是提高吞吐量的，就是说让集群中多个节点来服务某个 queue 的读写操作。
镜像集群模式
它和普通集群的区别在于，镜像集群中Queue的数据会在RabbitMQ集群的每个节点存储一份。一旦任意一个节点发生故障，其他节点仍然可以继续提供服务。
所以这种集群模式实现了真正意义上的高可用。
这种模式，才是所谓的 RabbitMQ 的高可用模式。跟普通集群模式不一样的是，在镜像集群模式下，你创建的 queue，无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上，就是说，每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像，包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候，都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。RabbitMQ 有很好的管理控制台，就是在后台新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求同步到指定数量的节点，再次创建queue 的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。
这样的好处在于，你任何一个机器宕机了，没事儿，其它机器（节点）还包含了这个 queue的完整数据，别的 consumer 都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于，第一，这个性能开销也太大了吧，消息需要同步到所有机器上，导致网络带宽压力和消耗很重！RabbitMQ一个 queue 的数据都是放在一个节点里的，镜像集群下，也是每个节点都放这个 queue 的完整数据。
这种模式，才是所谓的 RabbitMQ 的高可用模式。跟普通集群模式不一样的是，在镜像集群模式下，你创建的 queue，无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上，就是说，每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像，包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候，都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。
那么如何开启这个镜像集群模式呢？其实很简单，RabbitMQ 有很好的管理控制台，就是在后台新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求同步到指定数量的节点，再次创建 queue 的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。
这样的话，好处在于，你任何一个机器宕机了，没事儿，其它机器（节点）还包含了这个 queue 的完整数据，别的 consumer 都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于，第一，这个性能开销也太大了吧，消息需要同步到所有机器上，导致网络带宽压力和消耗很重！第二，这么玩儿，不是分布式的，就没有扩展性可言了，如果某个 queue 负载很重，你加机器，新增的机器也包含了这个 queue 的所有数据，并没有办法线性扩展你的 queue。你想，如果这个 queue 的数据量很大，大到这个机器上的容量无法容纳了，此时该怎么办呢
普通集群模式增加了RabbitMq系统的吞吐量，但不能实现系统的高可用，如果磁盘节点崩溃可能会导致数据丢失，不能再对队列、交换器、绑定关系、用户进行更改，更改权限、添加或删除集群节点也不能操作。镜像集群模式是RabbitMq的HA部署方案，极大地提升 RabbitMQ 的可用性及可靠性，提供了数据冗余备份、避免单点故障的功能。但是镜像队列需要为每一个节点都要同步所有的消息实体，所以会导致网络带宽压力很大。 提供了数据的冗余备份，会导致存储压力变大，可能会出现IO瓶颈。具体怎样选择还需要使用者根据实际的业务场景选择合适的部署方案。
RocketMQ 高可用
RocketMQ 是一个开源的分布式消息中间件系统，为了实现高可用性，RocketMQ 提供了一些机制和策略：
- 主从架构：RocketMQ 支持主从复制机制，可以配置多个 Broker 节点，其中一个节点作为主节点负责消息写入，其他节点作为从节点进行消息复制。这样即使主节点出现故障，从节点可以顶替其位置，确保消息服务的连续性。
- 故障检测与自动恢复：RocketMQ 集群中的组件会监控各自状态，并在发现故障时自动进行恢复。例如，当某个 Broker 节点宕机时，集群会自动将其标记为不可用，并选举新的主节点。同样，NameServer 也会自动发现和处理故障。
- 负载均衡：RocketMQ 支持负载均衡策略，可以动态调整消息队列在各个 Broker 节点之间的分布，确保消息发送和消费的均衡性，避免单点故障。
- 高可用部署：通过在不同的机房或数据中心部署 RocketMQ 的 Broker 节点，可以提高整体系统的可用性。同时，采用多副本备份机制可以增加系统的容错能力。
- 监控与告警：RocketMQ 提供了丰富的监控指标和告警功能，可以实时监控集群状态、性能指标和异常情况，并及时采取相应的措施。
总的来说，通过以上一系列的措施和策略，RocketMQ 可以实现高可用性，确保消息系统的稳定运行和数据安全。在部署 RocketMQ 时，需要根据具体的业务需求和环境特点选择合适的配置和策略，以达到最优的高可用性效果。
activeMQ怎么实现高可用
ActiveMQ 是一个流行的开源消息中间件系统，为了实现高可用性，ActiveMQ 提供了多种机制和配置选项：
- 主从复制: ActiveMQ 支持主从复制模式，通过在多个 ActiveMQ 服务器之间进行主从配置，实现消息的复制和同步。当主节点出现故障时，备用的从节点可以顶替其位置，确保消息系统的连续性。
- 网络连接器（Network Connector）: ActiveMQ 可以通过网络连接器实现集群的搭建，将多个 ActiveMQ 服务器连接在一起形成一个逻辑集群。这样即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以继续提供服务。
- 共享文件系统存储: ActiveMQ 支持使用共享的文件系统来存储消息数据，这样可以确保即使某个节点宕机，其他节点仍然可以访问共享的消息数据。
- 负载均衡器（Load Balancer）: 在部署多个 ActiveMQ 服务器时，可以结合负载均衡器来实现请求的分发，避免单点故障。
- ZooKeeper 集成: ActiveMQ 可以与 ZooKeeper 集成，利用 ZooKeeper 来进行节点的发现和协调，实现更加复杂的集群管理和故障转移。
- 监控与告警: ActiveMQ 提供了丰富的监控指标和告警功能，可以实时监控集群状态、性能指标和异常情况，及时采取相应的措施。
综上所述，通过以上一系列的措施和配置选项，ActiveMQ 可以实现高可用性，确保消息系统的稳定运行和数据安全。在部署 ActiveMQ 时，需要根据具体的业务需求和环境特点选择合适的配置和策略，以达到最优的高可用性效果。
