一、kafka的基本介绍

官网：http://kafka.apache.org/
kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的消息发布订阅系统（分布式MQ系统），可以用于搜索日志，监控日志，访问日志等。
最初由linkedin公司开发，使用scala语言编写，
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。
kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息

二、kafka的好处

可靠性：分布式的，分区，复制和容错。
可扩展性：kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机。
耐用性：kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上，因此它是持久的。
性能：kafka对于发布和定于消息都具有高吞吐量。即使存储了许多TB的消息，他也爆出稳定的性能。
kafka非常快：保证零停机和零数据丢失。

三、分布式的发布与订阅系统

apache kafka是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个端点传递到另一个端点，kafka适合离线和在线消息消费。
kafka消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。
kafka构建在zookeeper同步服务之上。它与apache和spark非常好的集成，应用于实时流式数据分析。

四、kafka的主要应用场景

指标分析
kafka通常用于操作监控数据。用于接收、聚合来自多种应用程序的统计信息，以便于向产生环境中的数据集中反馈数据
日志聚合解决方法
kafka可用于跨组织从多个服务器收集日志，并使他们以标准的合适提供给多个服务器。
流式处理
流式处理框架（spark，storm，ﬂink）从主题中读取数据，对齐进行处理，并将处理后的数据写入新的主题，供用户和应用程序使用，kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常的有用。

五、kafka的架构介绍

1、生产者API

允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题（topics）。

2、消费者API

允许应用程序订阅一个或者多个主题，并处理这些主题接收到的记录流。

3、StreamsAPI

允许应用程序充当流处理器（stream processor），从一个或者多个主题获取输入流，并生产一个输出流到一个或者多个主题，能够有效的变化输入流为输出流。

4、ConnectAPI

允许构建和运行可重用的生产者或者消费者，能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。例如：一个连接到关系数据库的连接器可能会获取每个表的变化。

六、kafka架构内部细节剖析

说明：kafka支持消息持久化，消费端为拉模型来拉取数据，消费状态和订阅关系有客户端负责维护，消息消费完后，不会立即删除，会保留历史消息。因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以了。

Broker：kafka集群中包含一个或者多个服务实例，这种服务实例被称为Broker

Topic：每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别就叫做Topic

Partition：Partition是一个物理上的概念，每个Topic包含一个或者多个Partition

segment：一个partition当中存在多个segment文件段，每个segment分为两部分，.log文件和.index文件，其中.index文件是索引文件，主要用于快速查询.log文件当中数据的偏移量位置

Producer：负责发布消息到kafka的Broker中。

Consumer：消息消费者,向kafka的broker中读取消息的客户端

Consumer Group：每一个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可以为每个Consumer指定 groupName）

.log:存放数据文件

.index：存放.log文件的索引数据