kafka 簡介
kafka 是一個為事件流而生的分散式訊息系統，廣泛應用於網頁使用者記錄跟蹤，IOT 裝置，日誌採集，系統監控等場景。
kafka 是用於構建實時資料管道和流應用程式。具有橫向擴充套件，容錯，wicked fast（變態快）等優點，並已在成千上萬家公司執行。
例子
舉個例子，大部分現代人都刷過抖音、b 站、淘寶，都知道這些應用 app 有個特點就是推薦演算法，你瀏覽的越多，它們越知道你對什麼感興趣。推薦演算法如果離開了使用者行為資料，也就是使用者的瀏覽記錄，那麼就像是巧婦難為無米之炊，需要有資料的支撐才能讓推薦演算法發揮出它的效果。
那麼，有什麼實現方式呢，無非就是以下幾種，使用者點選一下，演算法接到一個請求，進行分析，然後輸出相關推薦。
這種方式是不可能的，為什麼呢，一是一個點選一個點選的資料量太少，除非做下儲存，然後隔一段事件批量拉取做分析，二是對演算法系統壓力太大，萬一使用者請求太多了，容易打爆演算法系統。還有一種就是接入訊息中介軟體，就像 kafka，使用者點選一下，生產者（這裡可以是 app 或者相應查詢內容的後端服務）傳送一個事件到 kafka 伺服器（專業術語是 broker），然後就不管了，這時候演算法系統（消費者）拉取資料，進行實時或者離線分析，就算你高峰期使用者請求再多，有 broker 在，最多就是訊息擠壓，我慢慢消費就行了，總有一天消費得完，分析完再反哺使用者，然後使用者再點選，再分析，再反哺，造成一個迴圈，這個迴圈進行的多了，使用者的興趣愛好就暴露的越明顯，這也就是越刷越停不下來的原因。（大家要少刷啊！多讀書！少看抖音）。
可能大家還有個疑惑，既然你請求多了會打爆演算法系統，那麼為什麼不會打爆 broker 呢，這就設計到 kafka 的橫向擴容特性了，縱使你資料再多，我加機器，加分割槽解決。
還是例子
再舉個例子，是從kafka 中文教程看到的，很生動形象（做下推薦，這個是為大佬翻譯了 kafka 官方文件，並且一直在維護，nb！yyds！）。
生產者消費者，生產者生產雞蛋，消費者消費雞蛋，生產者生產一個雞蛋，消費者就消費一個雞蛋，假設消費者消費雞蛋的時候噎住了（系統當機了），生產者還在生產雞蛋，那新生產的雞蛋就丟失了。再比如生產者很強勁（大交易量的情況），生產者1秒鐘生產100個雞蛋，消費者1秒鐘只能吃50個雞蛋，那要不了一會，消費者就吃不消了（訊息堵塞，最終導致系統超時），消費者拒絕再吃了，”雞蛋“又丟失了，這個時候我們放個籃子在它們中間，生產出來的雞蛋都放到籃子裡，消費者去籃子裡拿雞蛋，這樣雞蛋就不會丟失了，都在籃子裡，而這個籃子就是”kafka“。
雞蛋其實就是“資料流”，系統之間的互動都是通過“資料流”來傳輸的（就是tcp、https什麼的），也稱為報文，也叫“訊息”。
訊息佇列滿了，其實就是籃子滿了，”雞蛋“ 放不下了，那趕緊多放幾個籃子，其實就是kafka的擴容。
各位現在知道kafka是幹什麼的了吧，它就是那個"籃子"。
名詞解釋
後面大家會看到一些關於kafka的名詞，比如topic、producer、consumer、broker，我這邊來簡單說明一下。
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producer：生產者，就是它來生產“雞蛋”的。
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consumer：消費者，生出的“雞蛋”它來消費。
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topic：你把它理解為標籤，生產者每生產出來一個雞蛋就貼上一個標籤（topic），消費者可不是誰生產的“雞蛋”都吃的，這樣不同的生產者生產出來的“雞蛋”，消費者就可以選擇性的“吃”了。
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broker：就是籃子了。