spring cloud sream:
一个通道（入，出）对应一个主题
入，出对应于服务将
出通道---队列---入通道
binder ：集成任意消息中间件的组件--建立连接，集成多个kafka就用多个binder
Binding：通过binder和消息中间件，建立通信的工具组件，需要指定所用的binder(只有一个binding不用特殊指定)；把通道和对列绑定，代码中操作通道即可
binder,binding的名称在配置名称的层级处可以解析
java代码操作通道（通过名称匹配），配置配置通道对应的对列
不指定消费组，会自己创建消费组（名字随机），组内只有一个消费者
支持推和拉两种方式，kafka本身是拉的方式
@EnableBinding({Source.class, Sink.class})，如果系统只是消息对的生产者，则只需Source.class；如果只是消息的消费者，则只需Sink.class。
@StreamListener(Sink.INPUT) 基于通道操作 用于指定通道
参看：https://blog.csdn.net/weixin_45925299/article/details/121152826
rabbitmq:
rabbitmq 也是channel,适应多线程的概念，一个线程一个channel
exchange 维护了一个k-v，根据客户端的key映射到不同的v(对列)
四种类型的excahge：以下逻辑工作都在exchange中进行
direct 直连 ，routingkey 采用精确匹配方式
fanout 广播（扇出去） 不进行key匹配（传了也不匹配），转发到exchange所有的对列
topic 主题（模糊匹配--主要的key） routkey采用占位符模糊匹配key的方式，获取对应的对列,模糊的配置在exchange的key,不在客户端发的key
header 通过header中的参数对比，预设的参数和提供的参数相等的就是对应的对流
rabbit 路由规则灵活，消息消费就删除和activemq 的queue一致，消费顺序不强一致
kafka 吞吐量大，统一的消息过期时间，可以保证顺序消费
activemq ：queue（先到先消费，消费删除）---点对点---多个消费者竞争消费，topic（支持多个不同消费者等量消费）--发布订阅
rabbit：topic(消费即删除)--多个消费者竞争消费,实际就是queue
kafka：topic 支持多个不同消费者等量消费 ,消费不立即删除（统一过期删除）---不同消费组中的消费者等量消费
拉的方式用长轮询的方式，建立socket连接，设置较长的超时时间，在超时内，会一直有连接，一有消息就获取，直到超时，重新建立连接，减少连接次数
Kafka集群由一个或多个服务器组成。在kafka的世界里，他们被称为代理（brokers）。每个代理持有属于整个集群的记录子集。Kafka将一个特定主题的分区分布到多个broker上。通过这样做，我们将得到以下好处
分区分散到不同的broker,然后错开副本
acks为0：这意味着producer发送数据后，不会等待broker确认，直接发送下一条数据，性能最快
acks为1：为1意味着producer发送数据后，需要等待leader副本确认接收后，才会发送下一条数据，性能中等
acks为-1：这个代表的是all，意味着发送的消息写入所有的ISR集合中的副本（注意不是全部副本）后，才会发送下一条数据，性能最慢，但可靠性最强
高水位:hw是对外显示的所以是一致的
leo:最后的信息点，由于副本之间同步leader有差距，所以不同，最小的leo就是hw,
每个副本存有自己的hw,leo，header存有自己的同时还有其他的节点信息
副本宕机，从主获取hw截取此之后自己的信息----木桶原则
header宕机，新的主把所用父本中最小的leo作为自己hw,然后其他节点同步
参看：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1732891548341088166&wfr=spider&for=pc