一、簡介
Apache Kafka是分散式釋出-訂閱訊息系統，在 kafka官網上對 kafka 的定義：一個分散式釋出-訂閱訊息傳遞系統。 它最初由LinkedIn公司開發，Linkedin於2010年貢獻給了Apache基金會併成為頂級開源專案。Kafka是一種快速、可擴充套件的、設計內在就是分散式的，分割槽的和可複製的提交日誌服務。
幾種分散式系統訊息系統的對比：
##二、Kafka基本架構 它的架構包括以下元件：
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話題（Topic）：是特定型別的訊息流。訊息是位元組的有效負載（Payload），話題是訊息的分類名或種子（Feed）名；
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生產者（Producer）：是能夠釋出訊息到話題的任何物件；
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服務代理（Broker）：已釋出的訊息儲存在一組伺服器中，它們被稱為代理（Broker）或Kafka叢集；
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消費者（Consumer）：可以訂閱一個或多個話題，並從Broker拉資料，從而消費這些已釋出的訊息；
上圖中可以看出，生產者將資料傳送到Broker代理，Broker代理有多個話題topic，消費者從Broker獲取資料。
三、基本原理
我們將訊息的釋出（publish）稱作 producer，將訊息的訂閱（subscribe）表述為 consumer，將中間的儲存陣列稱作 broker(代理)，這樣就可以大致描繪出這樣一個場面：
生產者將資料生產出來，交給 broker 進行儲存，消費者需要消費資料了，就從broker中去拿出資料來，然後完成一系列對資料的處理操作。
乍一看返也太簡單了，不是說了它是分散式嗎，難道把 producer、 broker 和 consumer 放在三臺不同的機器上就算是分散式了嗎。看 kafka 官方給出的圖：
多個 broker 協同合作，producer 和 consumer 部署在各個業務邏輯中被頻繁的呼叫，三者通過 zookeeper管理協調請求和轉發。這樣一個高效能的分散式訊息釋出訂閱系統就完成了。
圖上有個細節需要注意，producer 到 broker 的過程是 push，也就是有資料就推送到 broker，而 consumer 到 broker 的過程是 pull，是通過 consumer 主動去拉資料的，而不是 broker 把資料主懂傳送到 consumer 端的。
四、Zookeeper在kafka的作用
上述，提到了Zookeeper，那麼Zookeeper在kafka的作用是什麼？
（1）無論是kafka叢集，還是producer和consumer都依賴於zookeeper來保證系統可用性叢集儲存一些meta資訊。
（2）Kafka使用zookeeper作為其分散式協調框架，很好的將訊息生產、訊息儲存、訊息消費的過程結合在一起。
（3）同時藉助zookeeper，kafka能夠生產者、消費者和broker在內的所以元件在無狀態的情況下，建立起生產者和消費者的訂閱關係，並實現生產者與消費者的負載均衡。
五、執行流程
首先看一下如下的過程：
我們看上面的圖，我們把 broker 的數量減少，叧有一臺。現在假設我們按照上圖進行部署：
（1）Server-1 broker 其實就是 kafka 的 server，因為 producer 和 consumer 都要去還它。 Broker 主要還是做儲存用。
（2）Server-2 是 zookeeper 的 server 端，它維持了一張表，記錄了各個節點的 IP、埠等資訊。
（3）Server-3、 4、 5 他們的共同之處就是都配置了 zkClient，更明確的說，就是執行前必須配置 zookeeper的地址，道理也很簡單，這之間的連線都是需要 zookeeper 來進行分發的。
（4）Server-1 和 Server-2 的關係，他們可以放在一臺機器上，也可以分開放，zookeeper 也可以配叢集。目的是防止某一臺掛了。
簡單說下整個系統執行的順序：
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啟動zookeeper 的 server
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啟動kafka 的 server
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Producer 如果生產了資料，會先通過 zookeeper 找到 broker，然後將資料存放到 broker
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Consumer 如果要消費資料，會先通過 zookeeper 找對應的 broker，然後消費。
六、Kafka的特性
（1）高吞吐量、低延遲：kafka每秒可以處理幾十萬條訊息，它的延遲最低只有幾毫秒，每個topic可以分多個partition, consumer group 對partition進行consume操作；
（2）可擴充套件性：kafka叢集支援熱擴充套件；
（3）永續性、可靠性：訊息被持久化到本地磁碟，並且支援資料備份防止資料丟失；
（4）容錯性：允許叢集中節點失敗（若副本數量為n,則允許n-1個節點失敗）；
（5）高併發：支援數千個客戶端同時讀寫；
（6）支援實時線上處理和離線處理：可以使用Storm這種實時流處理系統對訊息進行實時進行處理，同時還可以使用Hadoop這種批處理系統進行離線處理；
七、Kafka的使用場景
（1）日誌收集：一個公司可以用Kafka可以收集各種服務的log，通過kafka以統一介面服務的方式開放給各種consumer，例如Hadoop、Hbase、Solr等；
（2）訊息系統：解耦和生產者和消費者、快取訊息等；
（3）使用者活動跟蹤：Kafka經常被用來記錄web使用者或者app使用者的各種活動，如瀏覽網頁、搜尋、點選等活動，這些活動資訊被各個伺服器釋出到kafka的topic中，然後訂閱者通過訂閱這些topic來做實時的監控分析，或者裝載到Hadoop、資料倉儲中做離線分析和挖掘；
（4）運營指標：Kafka也經常用來記錄運營監控資料。包括收集各種分散式應用的資料，生產各種操作的集中反饋，比如報警和報告；
（5）流式處理：比如spark streaming和storm；
（6）事件源；