Kafka详解

实际上kafka对机器的需求与Hadoop的类似。

原来，对于Linkin这样的互联网企业来说，用户和网站上产生的数据有三种：

需要实时响应的交易数据，用户提交一个表单，输入一段内容，这种数据最后是存放在关系数据库(Oracle, MySQL)中的，有些需要事务支持。
活动流数据，准实时的，例如页面访问量、用户行为、搜索情况，这些数据可以产生啥？广播、排序、个性化推荐、运营监控等。这种数据一般是前端服务器先写文件，然后通过批量的方式把文件倒到Hadoop这种大数据分析器里面慢慢整。
各个层面程序产生的日志，例如httpd的日志、tomcat的日志、其他各种程序产生的日志。码农专用，这种数据一个是用来监控报警，还有就是用来做分析。

Linkin的牛逼之处，就在于他们发现了原先2,3的数据处理方式有问题，对于2而言，原来动辄一两个钟头批处理一次的方式已经不行了，用户在一次购买完之后最好马上就能看到相关的推荐。而对于3而言，传统的syslog模式等也不好用，而且很多情况下2和3用的是同一批数据，只是数据消费者不一样。
这2种数据的特点是：

准实时，不需要秒级响应，分钟级别即可。
数据量巨大，是交易数据的10倍以上。
数据消费者众多，例如评级、投票、排序、个性化推荐、安全、运营监控、程序监控、后期报表等

于是，Linkin就自己开发了一套系统，专门用来处理这种性质的数据，这就是Kafka

因为每条消息都被append到该partition中，是顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。

Kafka内部架构图，分为数据产生者(Producer)，数据中间者(Broker)，数据消费者(Consumer)