在前面几篇博客我们介绍过一种消息中间件——RabbitMQ，本篇博客我们介绍另外一个消息中间件——Kafka，Kafka是由LinkedIn开发的,使用Scala编写，是一种分布式，基于发布/订阅的消息系统，在介绍 kafka 之前，我们首先需要知道为什么会诞生 kafka 。
1、kafka的诞生
假设 A 公司有一个购物网站，随着业务的扩大，网站的访问量越来越大，为了维持网站的运营，部署系统的服务器也越来越多，A 公司的运维人员为了更好的维护系统，不得不经常查看日志，但是问题来了，业务规模的增大，日志也越来越多，总是到服务器上查看日志，总归是不方便的，并且不光是运维人员，开发人员在解决问题时也需要查看日志，那么有没有一个专门的平台来收集日志呢？然后大家都通过此平台查看日志，进而分析日志。于是便构建了一个日志分析平台。
①、日志分析平台
通过此平台，大家都能利用该平台收集到的日志进行相应的后续操作了。但是新的需求又来了，为了更好的提高用户的体验度，增加用户对网站的黏性，需要收集用户对页面的浏览、搜索等行为，然后根据这些信息给用户推送精准的商品信息，于是，便又构建了一个用户行为跟踪平台。
②、用户行为跟踪平台
以上只是两个业务需求场景，后续如果还有新的业务需求，还会构建类似这样的系统，当系统增多以后，会发现公司维护这些系统都得花费很大的精力，而且我们总结一下，类似这样的系统，我们抽象一下，无非就是下图的场景：
我们把各种模块产生的数据都收集起来放到一个平台中，然后相应的人员去该平台获取相应的数据即可，该平台可以用来收集通用类型的数据，规模可以随着公司的业务增长而增长。
kafka 便是为了解决上述问题而设计的一款基于发布与订阅的消息系统。
2、Kafka的体系架构
①、Kafka Broker : 一个独立的kafka 服务器便是一个 Broker，多个 Broker 组成一个集群，Broker 接收来自生产者 Producer 的消息，为消费者 Consumer 提供服务。
②、Producer：消息生产者，向 Broker 提供消息。
③、Consumer：消息消费者，从 Broker 读取消息。
④、Zookeeper：为集群分布式一致性提供服务，以及在早期kafka版本保存消息相关元数据。
后面会对这四个模块进行详细介绍，这里大家先了解一下。
3、Kafka的优势
前面我们就介绍过一个消息队列RabbitMQ，在这个家族中还有诸如 ActiveMQ,ZeroMQ，甚至Redis等，那么我们为什么要选择 Kafka呢？
①、多个生产者
kafka可以无缝的支持多个生产者，也就是它适合从多个消息生产系统收集数据，比如同时从前端系统，后端系统，数据库，服务器等收集数据，并以统一的格式对外提供数据，数据消费者根据订阅的消息队列获取相应的数据。
②、多个消费者
除了支持多个生产者，kafka 也支持多个消费者，而且消费者之间互不影响，这与别的消息系统不同，别的消息系统消息一旦被一个消费者消费掉之后，别的消费者是无法在获取的。
③、消息持久化
kafka 中的消息可以根据设置保存到磁盘中，消费者由于处理速度慢或者流量高峰等无法及时处理消息，那么持久化数据可以保证数据不会丢失，以备消费者接着读取。
④、伸缩性
kafka 作为一个分布式消息系统，对在线集群做横向扩展丝毫不影响整体系统的可用性。
⑤、高性能
上面的一些特性，使得 kafka 成为了一个高性能的发布与订阅消息系统，通过横向扩展消费者、生产者和 broker，kafka 可以轻松处理巨大流量的消息流，并且在处理大量数据的同时，还能保证亚秒级的消息延迟。
参考文档：
官网中文翻译：http://kafka.apachecn.org/
《Kafka 权威指南》
原文地址：https://www.cnblogs.com/ysocean/p/9866983.html