有哪些好用的消息中间件值得推荐，为什么？
消息中间价，首选Kafka，大厂开源，稳定更新，性能优越，顺便介绍kafka的相关知识。
一、kafka是什么？
Apache Kafka是一套开源的消息系统，它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式，分区化，可复制的提交日志服务。现在，LinkedIn公司有三个同事离职创业，继续开发kafka。
二、关键配置项解读
出于性能和实际集群部署情况，我们还是需要讲解一些重要的配置项。除此之外，如果对某个默认参数存在质疑，在详细了解改参数的作用前，建议采用默认配置。
advertised.host.name
注册到zk供用户使用的主机名。内网环境通常无需配置，而IaaS一般需要配置为公网地址。默认为“host.name”，可以通过java.net.InetAddress.getCanonicalHostName()接口获取该值。
advertised.port
注册到zk供用户使用的服务端口，通常在IaaS环境需要额外配置。
num.partitions
自动创建topic的默认partition数量。默认是1，为了获得更好的性能，建议修改为更大。最优取值参考后文。
default.replication.factor
自动创建topic的默认副本数量，官方建议修改为2；但通常一个副本就足够了。
min.insync.replicas
ISR提交生成者请求的最小副本数。
unclean.leader.election.enable
是否允许不具备ISR资格的replicas选举为leader作为不得已的措施，甚至不惜牺牲部分数据。默认允许。建议允许。数据异常重要的情况例外。
controlled.shutdown.enable
在kafka收到stop命令或者异常终止时，允许自动同步数据。建议开启。
三、调优考量
配置合适的partitons数量。
这似乎是kafka新手必问得问题。partiton是kafka的并行单元。从producer和broker的视角看，向不同的partition写入是完全并行的；而对于consumer，并发数完全取决于partition的数量，即，如果consumer数量大于partition数量，则必有consumer闲置。所以，我们可以认为kafka的吞吐与partition时线性关系。partition的数量要根据吞吐来推断，假定p代表生产者写入单个partition的最大吞吐，c代表消费者从单个partition消费的最大吞吐，我们的目标吞吐是t，那么partition的数量应该是t/p和t/c中较大的那一个。实际情况中，p的影响因素有批处理的规模，压缩算法，确认机制和副本数等，然而，多次benchmark的结果表明，单个partition的最大写入吞吐在10MB/sec左右；c的影响因素是逻辑算法，需要在不同场景下实测得出。
这个结论似乎太书生气和不实用。我们通常建议partition的数量一定要大于等于消费者的数量来实现最大并发。官方曾测试过1万个partition的情况，所以不需要太担心partition过多的问题。我建议的做法是，如果是3个broker的集群，有5个消费者，那么建议partition的数量是15，也就是broker和consumer数量的最小公倍数。当然，也可以是一个大于消费者的broker数量的倍数，比如6或者9，还请读者自行根据实际环境裁定。
