Kafka
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
一、前言
消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。
kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。
kafka对外使用topic的概念，生产者往topic里写消息，消费者从读消息。为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。单个parition内是保证消息有序。
每新写一条消息，kafka就是在对应的文件append写，所以性能非常高。
kafka的总体数据流是这样的：
大概用法就是，Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息，Consumers从Brokers里面拉去指定Topic的消息，然后进行业务处理。
图中有两个topic，topic 0有两个partition，topic 1有一个partition，三副本备份。可以看到consumer gourp 1中的consumer 2没有分到partition处理，这是有可能出现的，下面会讲到。
关于broker、topics、partitions的一些元信息用zk来存，监控和路由啥的也都会用到zk。
二、特性
- 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，每个topic可以分为多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
- 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：允许集群节点失败（若副本数量为n，则允许n-1个节点失败）；
- 高并发：支持数千个客户端同时读写；
三、使用场景
- 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，例如hadoop、Hbase、Solr等；
- 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用火或者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，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘；
- 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；
- 流失处理：比如spark streaming和storm；
- 事件源；