為什麼是kafka？
在我們大量使用分散式資料庫、分散式計算叢集的時候，是否會遇到這樣的一些問題：
- 我們想分析下使用者行為（pageviews），以便我們設計出更好的廣告位
- 我想對使用者的搜尋關鍵詞進行統計，分析出當前的流行趨勢
- 有些資料，儲存資料庫浪費，直接儲存硬碟效率又低
這些場景都有一個共同點： 資料是由上游模組產生，上游模組，使用上游模組的資料計算、統計、分析，這個時候就可以使用訊息系統，尤其是分散式訊息系統！
知道了我們有必要在資料處理系統中使用一個訊息系統，但是我們為什麼一定要選kafka呢？現在的訊息系統可不只有kafka。
話說阿里中介軟體團隊和LinkedIn團隊都做了一個Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的三者對比。這邊就不獻醜了，實際結果可以參考以下兩篇博文：
阿里測試：jm.taobao.org/2016/04/01/…
LinkedIn測試：blog.csdn.net/SJF0115/art…
Kafka簡介
Kafka是Linkedin於2010年12月份建立的開源訊息系統，它主要用於處理活躍的流式資料。活躍的流式資料在web網站應用中非常常見，這些活動資料包括頁面訪問量（Page View）、被檢視內容方面的資訊以及搜尋情況等內容。 這些資料通常以日誌的形式記錄下來，然後每隔一段時間進行一次統計分析。
傳統的日誌分析系統是一種離線處理日誌資訊的方式，但若要進行實時處理，通常會有較大延遲。而現有的訊息佇列系統能夠很好的處理實時或者近似實時的應用，但未處理的資料通常不會寫到磁碟上，這對於Hadoop之類，間隔時間較長的離線應用而言，在資料安全上會出現問題。Kafka正是為了解決以上問題而設計的，它能夠很好地進行離線和線上應用。
kafka部署結構
訊息佇列（Message Queue，簡稱MQ），從字面意思上看，本質是個佇列，FIFO先入先出，只不過佇列中存放的內容是message而已。其主要用途：不同程式Process/執行緒Thread之間通訊。
幾大特性
- 高吞吐量：可以滿足每秒百萬級別訊息的生產和消費——生產消費。
- 負載均衡：通過zookeeper對Producer,Broker,Consumer的動態加入與離開進行管理。
- 拉取系統：由於kafka broker會持久化資料，broker沒有記憶體壓力，因此，consumer非常適合採取pull的方式消費資料
- 動態擴充套件：當需要增加broker結點時，新增的broker會向zookeeper註冊，而producer及consumer會通過zookeeper感知這些變化，並及時作出調整。
- 訊息刪除策略：資料檔案將會根據broker中的配置要求,保留一定的時間之後刪除。kafka通過這種簡單的手段,來釋放磁碟空間。
訊息收發流程
- 啟動Zookeeper及Broker.
- Producer連線Broker後，將訊息釋出到Broker中指定Topic上(可以指定Patition)。
- Broker叢集接收到Producer發過來的訊息後，將其持久化到硬碟，並將訊息該保留指定時長（可配置），而不關注訊息是否被消費。
- Consumer連線到Broker後，啟動訊息泵對Broker進行偵聽，當有訊息到來時，會觸發訊息泵迴圈獲取訊息，獲取訊息後Zookeeper將記錄該Consumer的訊息Offset。
Kafka服務
對於kafka而言，kafka服務就像是一個大的水池。不斷的生產、儲存、消費著各種類別的訊息。那麼kafka由何組成呢？
Broker： Kafka訊息伺服器，訊息中心。一個Broker可以容納多個Topic。Producer：訊息生產者，就是向Kafka broker發訊息的客戶端。Consumer：訊息消費者，向Kafka broker取訊息的客戶端。Zookeeper：管理Producer，Broker，Consumer的動態加入與離開。Topic：可以為各種訊息劃分為多個不同的主題，Topic就是主題名稱。Producer可以針對某個主題進行生產，Consumer可以針對某個主題進行訂閱。Consumer Group： Kafka採用廣播的方式進行訊息分發，而Consumer叢集在消費某Topic時， Zookeeper會為該叢集建立Offset消費偏移量，最新Consumer加入並消費該主題時，可以從最新的Offset點開始消費。Partition：Kafka採用對資料檔案切片（Partition）的方式可以將一個Topic可以分佈儲存到多個Broker上，一個Topic可以分為多個Partition。在多個Consumer併發訪問一個partition會有同步鎖控制。
有的時候，不光是燈紅酒綠的世界可以讓人沉迷，技術的世界也同樣如此。而且有的時候，技術的世界比前者更加可怕，它不但能讓你悄無聲息的陷入進去，還能讓你產生一種你很上進，你很努力的假象，以至於等到你恍然大悟那天，已經悔之晚矣。
所以大家一定要找準自己的方向，不能因為今天阿里招聘需求這麼寫就去學這些，明天看到一個技術很牛逼又去學那個。因此我給大家推薦一個Java架構群：895244712，裡面有最清晰的網際網路架構學習路線，更有具體的知識點講解，都是免費的學習資源，推薦給大家。
未來Kafka中介軟體
目前該中介軟體只完成了初級階段功能，很多功能都不完善不深入，隨著應用業務的擴充及Kafka未來版本功能支援。以Kafka訊息中介軟體為中心的大資料處理平臺還有很多工去實現。
一般在網際網路中所流動的資料由以下幾種型別：
- 需要實時響應的交易資料，使用者提交一個表單，輸入一段內容，這種資料最後是存放在關聯式資料庫(Oracle, MySQL)中的，有些需要事務支援。
- 活動流資料，準實時的，例如頁面訪問量、使用者行為、搜尋情況等。我們可以針對這些資料廣播、排序、個性化推薦、運營監控等。這種資料一般是前端伺服器先寫檔案，然後通過批量的方式把檔案倒到Hadoop(離線資料分析平臺)這種大資料分析器裡面，進行慢慢的分析。
- 各個層面程式產生的日誌，例如http的日誌、tomcat的日誌、其他各種程式產生的日誌。這種資料一個是用來監控報警，還有就是用來做分析。