Kafka是分散式釋出-訂閱訊息系統。它最初由LinkedIn公司開發，之後成為Apache專案的一部分。Kafka是一個分散式的，可劃分的，冗餘備份的永續性的日誌服務。它主要用於處理活躍的流式資料。
在大資料系統中，常常會碰到一個問題，整個大資料是由各個子系統組成，資料需要在各個子系統中高效能，低延遲的不停流轉。傳統的企業訊息系統並不是非常適合大規模的資料處理。為了已在同時搞定線上應用（訊息）和離線應用（資料檔案，日誌）Kafka就出現了。Kafka可以起到兩個作用：
- 降低系統組網複雜度。
- 降低程式設計複雜度，各個子系統不在是相互協商介面，各個子系統類似插口插在插座上，Kafka承擔高速資料匯流排的作用。
Kafka主要特點：
- 同時為釋出和訂閱提供高吞吐量。據瞭解，Kafka每秒可以生產約25萬訊息（50 MB），每秒處理55萬訊息（110 MB）。
- 可進行持久化操作。將訊息持久化到磁碟，因此可用於批量消費，例如ETL，以及實時應用程式。通過將資料持久化到硬碟以及replication防止資料丟失。
- 分散式系統，易於向外擴充套件。所有的producer、broker和consumer都會有多個，均為分散式的。無需停機即可擴充套件機器。
- 訊息被處理的狀態是在consumer端維護，而不是由server端維護。當失敗時能自動平衡。
- 支援online和offline的場景。
Kafka的架構：
Kafka的整體架構非常簡單，是顯式分散式架構，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多個。Producer，consumer實現Kafka註冊的介面，資料從producer傳送到broker，broker承擔一箇中間快取和分發的作用。broker分發註冊到系統中的consumer。broker的作用類似於快取，即活躍的資料和離線處理系統之間的快取。客戶端和伺服器端的通訊，是基於簡單，高效能，且與程式語言無關的TCP協議。幾個基本概念：
- Topic：特指Kafka處理的訊息源（feeds of messages）的不同分類。
- Partition：Topic物理上的分組，一個topic可以分為多個partition，每個partition是一個有序的佇列。partition中的每條訊息都會被分配一個有序的id（offset）。
- Message：訊息，是通訊的基本單位，每個producer可以向一個topic（主題）釋出一些訊息。
- Producers：訊息和資料生產者，向Kafka的一個topic釋出訊息的過程叫做producers。
- Consumers：訊息和資料消費者，訂閱topics並處理其釋出的訊息的過程叫做consumers。
- Broker：快取代理，Kafa叢集中的一臺或多臺伺服器統稱為broker。
訊息傳送的流程：
- Producer根據指定的partition方法（round-robin、hash等），將訊息釋出到指定topic的partition裡面
- kafka叢集接收到Producer發過來的訊息後，將其持久化到硬碟，並保留訊息指定時長（可配置），而不關注訊息是否被消費。
- Consumer從kafka叢集pull資料，並控制獲取訊息的offset
Kafka的設計：
1、吞吐量
高吞吐是kafka需要實現的核心目標之一，為此kafka做了以下一些設計：
- 資料磁碟持久化：訊息不在記憶體中cache，直接寫入到磁碟，充分利用磁碟的順序讀寫效能
- zero-copy：減少IO操作步驟
- 資料批量傳送
- 資料壓縮
- Topic劃分為多個partition，提高parallelism
負載均衡
- producer根據使用者指定的演算法，將訊息傳送到指定的partition
- 存在多個partiiton，每個partition有自己的replica，每個replica分佈在不同的Broker節點上
- 多個partition需要選取出lead partition，lead partition負責讀寫，並由zookeeper負責fail over
- 通過zookeeper管理broker與consumer的動態加入與離開
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，具有以下幾點好處：
- 簡化kafka設計
- consumer根據消費能力自主控制訊息拉取速度
- consumer根據自身情況自主選擇消費模式，例如批量，重複消費，從尾端開始消費等
可擴充套件性
當需要增加broker結點時，新增的broker會向zookeeper註冊，而producer及consumer會根據註冊在zookeeper上的watcher感知這些變化，並及時作出調整。
Kayka的應用場景：
1.訊息佇列
比起大多數的訊息系統來說，Kafka有更好的吞吐量，內建的分割槽，冗餘及容錯性，這讓Kafka成為了一個很好的大規模訊息處理應用的解決方案。訊息系統一般吞吐量相對較低，但是需要更小的端到端延時，並嚐嚐依賴於Kafka提供的強大的永續性保障。在這個領域，Kafka足以媲美傳統訊息系統，如ActiveMR或RabbitMQ。
2.行為跟蹤
Kafka的另一個應用場景是跟蹤使用者瀏覽頁面、搜尋及其他行為，以釋出-訂閱的模式實時記錄到對應的topic裡。那麼這些結果被訂閱者拿到後，就可以做進一步的實時處理，或實時監控，或放到hadoop/離線資料倉儲裡處理。
3.元資訊監控
作為操作記錄的監控模組來使用，即彙集記錄一些操作資訊，可以理解為運維性質的資料監控吧。
4.日誌收集
日誌收集方面，其實開源產品有很多，包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日誌聚合（log aggregation）。日誌聚合一般來說是從伺服器上收集日誌檔案，然後放到一個集中的位置（檔案伺服器或HDFS）進行處理。然而Kafka忽略掉檔案的細節，將其更清晰地抽象成一個個日誌或事件的訊息流。這就讓Kafka處理過程延遲更低，更容易支援多資料來源和分散式資料處理。比起以日誌為中心的系統比如Scribe或者Flume來說，Kafka提供同樣高效的效能和因為複製導致的更高的耐用性保證，以及更低的端到端延遲。
5.流處理
這個場景可能比較多，也很好理解。儲存收集流資料，以提供之後對接的Storm或其他流式計算框架進行處理。很多使用者會將那些從原始topic來的資料進行階段性處理，彙總，擴充或者以其他的方式轉換到新的topic下再繼續後面的處理。例如一個文章推薦的處理流程，可能是先從RSS資料來源中抓取文章的內容，然後將其丟入一個叫做“文章”的topic中；後續操作可能是需要對這個內容進行清理，比如回覆正常資料或者刪除重複資料，最後再將內容匹配的結果返還給使用者。這就在一個獨立的topic之外，產生了一系列的實時資料處理的流程。Strom和Samza是非常著名的實現這種型別資料轉換的框架。
6.事件源
事件源是一種應用程式設計的方式，該方式的狀態轉移被記錄為按時間順序排序的記錄序列。Kafka可以儲存大量的日誌資料，這使得它成為一個對這種方式的應用來說絕佳的後臺。比如動態彙總（News feed）。
7.永續性日誌（commit log）
Kafka可以為一種外部的永續性日誌的分散式系統提供服務。這種日誌可以在節點間備份資料，併為故障節點資料回覆提供一種重新同步的機制。Kafka中日誌壓縮功能為這種用法提供了條件。在這種用法中，Kafka類似於Apache BookKeeper專案。
Kayka的設計要點：
1、直接使用linux 檔案系統的cache，來高效快取資料。
2、採用linux Zero-Copy提高傳送效能。傳統的資料傳送需要傳送4次上下文切換，採用sendfile系統呼叫之後，資料直接在核心態交換，系統上下文切換減少為2次。根據測試結果，可以提高60%的資料傳送效能。Zero-Copy詳細的技術細節可以參考：https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/
3、資料在磁碟上存取代價為O(1)。kafka以topic來進行訊息管理，每個topic包含多個part（ition），每個part對應一個邏輯log，有多個segment組成。每個segment中儲存多條訊息（見下圖），訊息id由其邏輯位置決定，即從訊息id可直接定位到訊息的儲存位置，避免id到位置的額外對映。每個part在記憶體中對應一個index，記錄每個segment中的第一條訊息偏移。釋出者發到某個topic的訊息會被均勻的分佈到多個part上（隨機或根據使用者指定的回撥函式進行分佈），broker收到釋出訊息往對應part的最後一個segment上新增該訊息，當某個segment上的訊息條數達到配置值或訊息釋出時間超過閾值時，segment上的訊息會被flush到磁碟，只有flush到磁碟上的訊息訂閱者才能訂閱到，segment達到一定的大小後將不會再往該segment寫資料，broker會建立新的segment。
4、顯式分散式，即所有的producer、broker和consumer都會有多個，均為分散式的。Producer和broker之間沒有負載均衡機制。broker和consumer之間利用zookeeper進行負載均衡。所有broker和consumer都會在zookeeper中進行註冊，且zookeeper會儲存他們的一些後設資料資訊。如果某個broker和consumer發生了變化，所有其他的broker和consumer都會得到通知。