一、维基百科

维基百科kafka简介入口

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。此外，Kafka可以通过Kafka Connect连接到外部系统（用于数据输入/输出），并提供了Kafka Streams——一个Java流式处理库。

画重点照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列。可以看到kafka 也就是一个发布/订阅的消息队列。只是它具有分布式以及大规模（支持大数据量）的特性。

二、消息队列

所以为了更具体，我们需要从消息队列聊起！

2.1 什么是消息队列

维基百科消息队列

在计算机科学中，消息队列（英语：Message queue）是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，软件的贮列用来处理一系列的输入，通常是来自用户。消息队列提供了异步的通信协议，每一个贮列中的纪录包含详细说明的资料，包含发生的时间，输入设备的种类，以及特定的输入参数，也就是说：消息的发送者和接收者不需要同时与消息队列交互。消息会保存在队列中，直到接收者取回它。

划重点：消息的发送者和接收者不需要同时与消息队列交互。消息会保存在队列中，直到接收者取回它

消息的发送者和接收者不需要同时与消息队列交互，可提炼出什么？解耦 了发送者&消费者，专业术语：解耦!

消息会保存在队列中，可提炼什么? 可以具有保存消息的特性 ==》

1. 那么保存消息有什么用？ 如果下游消费者消费的慢，那是不是可以慢慢消费了。想想现实生活中的秒杀活动，是不是经常会挂？如果加入消息队列（假如存储&写入没有问题）那是不是消费者就不会因为数据量太大而挂掉，因为你可以慢慢消费（靠谱），专业术语： 限流削峰！
2. 那是不是我也可以起多个消费者消费同一个消息，分别进行不同的处理。专业术语：异步处理！

2.2 发布/订阅消息队列

其实消息队列有两种模式，第一种是点对点模式（point to point， queue）另一种是发布/订阅模式（publish/subscribe，topic）

• 点对点：顾名思义也就是生产者发送一条消息到queue，只有一个消费者能收到，当一个消费者消费了队列中的某条数据之后，该条数据则从消息队列中删除。该模式即使有多个消费者同时消费数据，也能保证数据处理的顺序。
• 发布/订阅模式：消息会被持久化到一个topic中，那么就可以起多个消费者去订阅一个或多个topic，那么topic 中的同一条数据就可以被多个消费者消费，数据被消费后也不会立马删除。

三、kafka 简介

（1）Producer：消息生产者，就是向Kafka broker发消息的客户端。
（2）Consumer：消息消费者，向Kafka broker取消息的客户端。
（3）Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
（4）Broker：一台Kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
（5）Topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个topic。
（6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。
（7）Replication：副本。一个topic的每个分区都有若干个副本，一个Leader和若干个Follower。
（8）Leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是Leader。
（9）Follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从Leader中同步数据，保持和Leader数据的同步。Leader发生故障时，某个Follower会成为新的Leader