初识kafka心中有太多的疑惑，什么是kafka ? 它是用来做什么的 ？
一、Kafka的优势如下：
高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒；
可扩展性：kafka集群支持热扩展；
持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；
容错性：允许集群中节点故障（若副本数量为n,则允许n-1个节点故障）；
高并发：支持数千个客户端同时读写。
二、kafka机制
1） 消息传输流程
Producer即生产者，向Kafka集群发送消息，在发送消息之前，会对消息进行分类，即Topic，上图展示了两个producer发送了分类为topic1的消息，另外一个发送了topic2的消息。
Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息
Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。
从上图中就可以看出同一个Topic下的消费者和生产者的数量并不是对应的。
2） kafka服务器消息存储策略
谈到kafka的存储，就不得不提到分区，即partitions，创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。
在每个分区中，消息以顺序存储，最晚接收的的消息会最后被消费。
3） 与生产者的交互
生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中
也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中
如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中
4）与消费者的交互
在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置
在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不项目，不互相干扰。
对于一个group而言，消费者的数量不应该多余分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费
因此，若一个group中的消费者数量大于分区数量的话，多余的消费者将不会收到任何消息。
三、Kafka适合以下应用场景：
日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer；
消息系统：解耦生产者和消费者、缓存消息等；
用户活动跟踪：kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后消费者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，亦可保存到数据库；
运营指标：kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告；
流式处理：比如spark streaming和storm。
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