消息模型篇：Topic、Queue、Partition 与 Consumer Group

不同消息队列产品术语不完全一样，但核心问题相似：消息发到哪里，谁来消费，如何扩展消费能力，如何记录消费进度。

Kafka 里常见 Topic、Partition、Consumer Group、Offset。RabbitMQ 里常见 Exchange、Queue、Binding、Consumer Ack。RocketMQ 里常见 Topic、MessageQueue、Consumer Group。

Topic 和 Queue

Topic 更像逻辑分类。比如 order-events、payment-events、user-behavior-events。

Queue 更像具体待消费队列。RabbitMQ 中消息通常先进入 Exchange，再根据 Binding 路由到 Queue。

Rendering diagram...

Partition 是 Kafka 高吞吐和水平扩展的基础。一个 Topic 可以拆成多个 Partition，每个 Partition 内部是有序日志。

同一个 key 的消息通常会进入同一个 Partition，因此可以保证同一业务对象在分区内有序。

{
  "topic": "order-events",
  "key": "order_10001",
  "value": {
    "event_type": "OrderPaid"
  }
}

如果 key 是 order_id，同一个订单的创建、支付、取消事件更可能落在同一分区，从而维持订单维度的顺序。

Consumer Group 用来扩展消费能力。同一个 Group 内，多个消费者共同消费一个 Topic，每个分区通常只分配给组内一个消费者。

不同 Group 之间互不影响。一个 Topic 可以同时被报表服务、搜索服务、推荐服务消费，每个服务使用自己的 Consumer Group。

Kafka 使用 Offset 记录消费位置。消费者处理完消息后提交 Offset，下次从新位置继续消费。

RabbitMQ 更强调 Ack。消费者处理完成后向 Broker 确认，Broker 再删除或标记消息已处理。

这两种机制都在回答同一个问题：这条消息是否已经被可靠处理。

概念	Kafka	RabbitMQ	RocketMQ
消息分类	Topic	Exchange + Queue	Topic
并行单位	Partition	Queue	MessageQueue
消费组	Consumer Group	Consumer 组合	Consumer Group
进度	Offset	Ack	Offset / Ack
顺序	Partition 内有序	Queue 内受消费模式影响	Queue 内有序

消息模型决定了系统的扩展性和可靠性。

如果要高吞吐和日志流，重点理解 Topic、Partition、Offset。如果要灵活路由，重点理解 Exchange、Queue、Binding。如果要业务消息、事务消息和延迟消息，RocketMQ 的模型会更贴近业务场景。