1 简介

Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。

2 特点

• 同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。
• 可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
• 分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
• 消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。
• 支持online和offline的场景。

3 核心架构

Kafka的整体架构非常简单，是显式分布式架构，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer发送到broker，broker承担一个中间缓存和分发的作用。broker分发注册到系统中的consumer。broker的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信，是基于简单，高性能，且与编程语言无关的TCP协议。

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基础概念

• Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
• Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分
• 序的id（offset）。
• Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。
• Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。
• Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。
• Broker：缓存代理，Kafka集群中的一台或多台服务器统称为broker

发送消息流程

• Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面
• kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。
• Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset

4 核心优势

高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒；

可扩展性：kafka集群支持热扩展；

持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；

容错性：允许集群中节点故障（若副本数量为n,则允许n-1个节点故障）；

高并发：支持数千个客户端同时读写。

5 应用场景

日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer；

消息系统：解耦生产者和消费者、缓存消息等；

用户活动跟踪：kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后消费者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，亦可保存到数据库；

运营指标：kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告；

流式处理：推荐系统或者推荐新闻文章的处理管道，我们可以将从RSS提要中抓取文章的内容，然后将内容发布到文章的主题中，有兴趣可以了解Apache Kafka官网查看，它从0.10.0.0开始，提供了一个轻量级流处理库Kafka Streams，是用于执行上的数据处理的，这个功能非常的强大。流处理还有strom、samza。

检测数据：Kafka可以作为检测数据，比如分布式应用程序中的聚合统计数据，然后我们统一集中处理。

6 相关信息

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