消息队列

Kafka作为一个传统的消息代理的替代品表现得非常出色。使用消息代理有各种各样的原因(将处理与数据生成器解耦，缓冲未处理的消息，等等)。与大多数消息传递系统相比，Kafka有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错性，这使得它成为大规模消息处理应用的一个很好的解决方案。

根据我们的经验，消息传递的使用通常是相对较低的吞吐量，但可能需要较低的端到端延迟，并且常常依赖于Kafka提供的强大的持久性保证。

在这个领域，Kafka可以与ActiveMQ或RabbitMQ等传统消息传递系统相媲美。

网站活动追踪

Kafka最初的用例是能够重建一个用户活动跟踪管道，作为一组实时发布-订阅提要。这意味着站点活动(页面浏览、搜索或用户可能采取的其他操作)被发布到中心主题，每个活动类型有一个主题。这些提要可用于订阅一系列用例，包括实时处理、实时监视和加载到Hadoop或脱机数据仓库系统以进行脱机处理和报告。

活动跟踪通常是非常大的量，因为许多活动消息会生成的每个用户页面视图。

监控

Kafka通常用于运行监控数据。这涉及聚合来自分布式应用程序的统计信息，以生成集中的操作数据提要。

日志聚合

许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。日志聚合通常收集服务器上的物理日志文件，并将它们放在一个中心位置(可能是文件服务器或HDFS)进行处理。Kafka抽象了文件的细节，并以消息流的形式对日志或事件数据进行了更清晰的抽象。这允许低延迟处理，并更容易支持多个数据源和分布式数据消费。与以日志为中心的系统如Scribe或Flume相比，Kafka提供了同样好的性能，由于复制而更强的持久性保证，以及更低的端到端延迟。

流处理

很多Kafka的用户在处理数据的管道中都有多个阶段，原始的输入数据会从Kafka的主题中被消费，然后被聚合、充实或者转换成新的主题进行进一步的消费或者后续的处理。例如，推荐新闻文章的处理管道可能会从RSS源抓取文章内容，并将其发布到“文章”主题;进一步的处理可能会规范化或删除该内容，并将清理后的文章内容发布到新主题;最后一个处理阶段可能会尝试向用户推荐这些内容。这种处理管道基于单个主题创建实时数据流图。从0.10.0.0开始，Apache Kafka提供了一个轻量级但功能强大的流处理库，名为Kafka Streams，用于执行上述的数据处理。除了Kafka Streams，其他开源流处理工具包括Apache Storm和Apache Samza。