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)
主题和队列有什么区别？
最初的消息队列，就是一个严格意义上的队列
- 消费者之间实际上是竞争的关系，每个消费者只能收到队列中的一部分消息
如果需要将一份消息数据分发给多个消费者，要求每个消费者都能收到全量的消息，例如，对于一份订单数据，风控系统、分析系统、支付系统等都需要接收消息。这个时候，单个队列就满足不了需求，一个可行的解决方式是，为每个消费者创建一个单独的队列，让生产者发送多份 (不好的做法).
为了解决这个问题，演化出了另外一种消息模型：“发布 - 订阅模型（Publish-Subscribe Pattern）”。
在发布 - 订阅模型中，消息的发送方称为发布者（Publisher），消息的接收方称为订阅者（Subscriber），服务端存放消息的容器称为主题（Topic）。发布者将消息发送到主题中，订阅者在接收消息之前需要先“订阅主题”。“订阅”在这里既是一个动作，同时还可以认为是主题在消费时的一个逻辑副本，每份订阅中，订阅者都可以接收到主题的所有消息。
现代的消息队列产品使用的消息模型大多是这种发布 - 订阅模型
RabbitMQ的消息模型
它是少数依然坚持使用队列模型的产品之一.
在 RabbitMQ 中，Exchange 位于生产者和队列之间，生产者并不关心将消息发送给哪个队列，而是将消息发送给 Exchange，由 Exchange 上配置的策略来决定将消息投递到哪些队列中。
同一份消息如果需要被多个消费者来消费，需要配置 Exchange 将消息发送到多个队列，每个队列中都存放一份完整的消息数据，可以为一个消费者提供消费服务。
这也可以变相地实现新发布 - 订阅模型中，“一份消息数据可以被多个订阅者来多次消费”这样的功能。
RocketMQ的消息模型
RocketMQ 使用的消息模型是标准的发布 - 订阅模型
确认机制很好地保证了消息传递过程中的可靠性，但是，引入这个机制在消费端带来了一个不小的问题。为了确保消息的有序性，在某一条消息被成功消费之前，下一条消息是不能被消费的，否则就会出现消息空洞，违背了有序性这个原则。
也就是说，每个主题在任意时刻，至多只能有一个消费者实例在进行消费，那就没法通过水平扩展消费者的数量来提升消费端总体的消费性能。为了解决这个问题，RocketMQ 在主题下面增加了队列的概念。
- 每个主题包含多个队列，通过多个队列来实现多实例并行生产和消费
- RocketMQ 只在队列上保证消息的有序性，主题层面是无法保证消息的严格顺序的 (同一队列有序, 队列之间无序)
RocketMQ 中，订阅者的概念是通过消费组（Consumer Group）来体现的。每个消费组都消费主题中一份完整的消息，不同消费组之间消费进度彼此不受影响，也就是说，一条消息被 Consumer Group1 消费过，也会再给 Consumer Group2 消费。
消费组中包含多个消费者，同一个组内的消费者是竞争消费的关系，每个消费者负责消费组内的一部分消息。如果一条消息被消费者 Consumer1 消费了，那同组的其他消费者就不会再收到这条消息。
在 Topic 的消费过程中，由于消息需要被不同的组进行多次消费，所以消费完的消息并不会立即被删除，这就需要 RocketMQ 为每个消费组在每个队列上维护一个消费位置（Consumer Offset），这个位置之前的消息都被消费过，之后的消息都没有被消费过，每成功消费一条消息，消费位置就加一。这个消费位置是非常重要的概念，我们在使用消息队列的时候，丢消息的原因大多是由于消费位置处理不当导致的。
Kafka的消息模型
Kafka 的消息模型和 RocketMQ 是完全一样的.
唯一的区别是，在 Kafka 中，队列这个概念的名称不一样，Kafka 中对应的名称是分区（Partition）
总结
- 主题: 发布-订阅
- 队列: 先进先出
业务模型不等于就是实现层面的模型。比如说 MySQL 和 Hbase 同样是支持 SQL 的数据库，它们的业务模型中，存放数据的单元都是“表”，但是在实现层面，没有哪个数据库是以二维表的方式去存储数据的，MySQL 使用 B+ 树来存储数据，而 HBase 使用的是 KV 的结构来存储。同样，像 Kafka 和 RocketMQ 的业务模型基本是一样的，并不是说他们的实现就是一样的，实际上这两个消息队列的实现是完全不同的。
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