IM系统的MQ消息中间件选型：Kafka还是RabbitMQ？
1、前言
在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下，MQ消息中间件是个很重要的基础设施，它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色，当然MQ消息中间件的作用远不止于此，它的价值不仅仅存在于技术上，更重要的是改变了以往同步处理消息的思路（比如进行IM消息历史存储时，传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存入数据库，这种作法在小并发量的情况下可以很好的工作，但互联网大并发环境下就是灾难）。
Flink-Table-SQL系列之source
source作为Table&SQL API的数据源，同时也是程序的入口。当前Flink的Table&SQL API整体而言支持三种source：Table source、DataSet以及DataStream，它们都通过特定的API注册到Table环境对象。
kafka设计与原理
一、kafka的一些重要设计思想：
1. Consumergroup:各个consumer可以zuche组成一个组，每个消息只能组中一个consumer消费，如果一个消息可以被多个consumer消费的话，那么这些consumer必须在不同的组。
Kafka压缩
在某些情况下，整个应用的瓶颈不在于CPU或者磁盘，而是受网络带宽的影响。当然你可以选择在业务代码中对每一条消息做压缩处理，之后再发送到kafka中，之后业务消费端再进行解压处理，这种方式对应消息的压缩效率是非常低。
Apache RocketMQ QuickStart
RocketMQ作为一款分布式的消息中间件（阿里的说法是不遵循任何规范的，所以不能完全用JMS的那一套东西来看它），经历了Metaq1.x、Metaq2.x的发展和淘宝双十一的洗礼，在功能和性能上远超ActiveMQ。