一.核心概念：
Kafka是一个分布式消息中间件，以集群的方式运行，可以由多个服务组成，每个服务叫做一个broker
Kafka中每条消息是由一个key，一个value和时间戳构成。
Kafka会对其数据分区，每个分区都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到分区中。每个消息都有一个连续的序列号（offset）,用来在分区中唯一标识。读取时的数据指针由Kafka消费者维护。
Kafka集群在一定时间内保留所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费，这个时间可以配置，之后消息将被丢弃。
Kafka分区的特性保证单个服务器上保存的数据量不会太大，且提高了并发。
Kafka为所有数据提供副本，保证了已订程度的容错。
Leader-Follower模式： 每个分区有一个leader，零或多个follower。Leader处理此分区的所有的读写请求，而follower被动的复制数据。一台服务器可能同时是一个分区的leader，另一个分区的follower
避免了所有请求只由几台服务器处理
producer通过负载均衡或分区函数选择分区(partition)。
Kafka在多个消费者并行消费的情况下很难保证消息的先后顺序，但如果像传统消息队列那样只用一个消费者又会降低消费速度，Kafka的分区机制保证了一个topic分区下的先后顺序，但多个跨分区先后顺序无法保证。
同一个消费者组里消费者数量不能比partition数量更多，否则多出来的消费者只会空等待。
消息模式：
1.队列模式：每个消息只被其中一个consumer读到
2.发布订阅模式：消息被广播到所有的consumer
3.consumer group：consumers可以加入一个consumer 组，组里所有成员竞争一个topic（如果所有的consumer都在一个组中，这就成为了传统的队列模式，在各consumer中实现负载均衡。如果所有的consumer都不在不同的组中，
这就成为了发布-订阅模式，所有的消息都被分发到所有的consumer中）
Kafka为什么不使用内存存储消息？
使用内存存储重启是速度太慢，Java对象占用内存太多。
消息事务：
1.最多一次，也可能不传
2.最少一次，可能重复
3.精确的一次
Kafka允许producer灵活的指定级别。比如producer可以指定必须等待消息被提交的通知，或者完全的异步发送消息而不等待任何通知，或者仅仅等待leader声明它拿到了消息（followers没有必要），该特性通过producer端的ack属性配置
consumer方面：
- consumer可以先读取消息，然后将offset写入日志文件中，然后再处理消息。这存在一种可能就是在存储offset后还没处理消息就crash了，新的consumer继续从这个offset处理，那么就会有些消息永远不会被处理，这就是上面说的“最多一次”。
- consumer可以先读取消息，处理消息，最后记录offset，当然如果在记录offset之前就crash了，新的consumer会重复的消费一些消息，这就是上面说的“最少一次”。
- “精确一次”可以通过将提交分为两个阶段来解决：保存了offset后提交一次，消息处理成功之后再提交一次。但是还有个更简单的做法：将消息的offset和消息被处理后的结果保存在一起。比如用Hadoop ETL处理消息时，将处理后的结果和offset同时保存在HDFS中，这样就能保证消息和offser同时被处理了。
流处理：
获取输入topic-》进行处理-》写入输入topic
Kafka提供了更复杂的Stream API用于聚合计算
参考：
https://blog.csdn.net/tangdong3415/article/details/53432166
http://orchome.com/