单机模式：通常用于个人开发和测试，适合简单的消息队列使用场景。

普通集群模式：通过部署多个RabbitMQ实例组成集群，每个实例都有独立的队列数据和元数据。元数据用于定位具体的消息队列。当消费者连接到任意一个实例时，若所连接实例的消息存在，直接消费；若消息存在于其他实例，通过元数据定位并拉取消费。

该模式的主要优点是吞吐量较高，但存在较大的缺陷：当某一实例发生故障时，其上所有消息都会丢失，即使配置了持久化机制，消息恢复也需要等待实例恢复。

镜像集群模式：所有实例不仅同步元数据，还同步完整的队列数据。每次消息的写入和读取都会同步到所有实例。这种方式保证了高可用性，但带来了资源浪费问题。例如，网络带宽占用过多，数据量大时会导致所有实例内存不足，难以实现线性扩展。

分布式架构：Kafka集群由多个Broker组成，每个Broker存储多个Topic的Partition数据。每个Partition的数据分布在多个Broker上，确保数据的冗余和高可用性。

多副本机制：每个Partition维护多个副本（Leader和Follower）。读写操作都在Leader上进行，Follower从Leader同步数据。一旦所有Follower同步完成，Leader会向生产者返回写入成功的ack。

Leader选举机制：如果Leader故障，将自动选举新的Leader，确保集群的高可用性。若Follower故障，其影响范围较小，不会导致服务中断。

数据一致性：Kafka通过同步机制保证数据一致性，生产者写入数据后，会等待所有Follower同步完成后才返回成功。消费者只能从Leader读取数据，确保读到最新的数据版本。