1、Kafka简介

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域（hadoop集群）、物联网领域。其主要设计目标如下：

1. 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级别以上数据也能保证常数时间的访问性能；
2. 高吞吐率，即使在非常廉价的机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输；
3. 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输，同时支持离线数据处理和实时数据处理；

2、Kafka应用场景

Kafka本质上是一个消息队列（MQ，Message Queue），使用消息队列解决的问题或场景如下：

1. 解耦：允许我们独立修改队列两边的处理过程而互不影响；
2. 冗余：有些场景，我们在处理数据的过程中会失败造成数据丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们以及被完全处理，降低了数据丢失的风险，确保数据被安全的保存直到使用完成；
3. 峰值处理能力：不会因为突发的流量请求导致系统崩溃，消息队列能够使服务顶住突发的访问压力，有助于解决生成消息和消费消息的处理速度不一致的情况；
4. 异步通信：消息队列允许用户把消息放入队列但不立即处理它，等待后续进行消费处理；

3、Kafka专业术语

下面为Kafka的一些重要术语，让大家对Kafka有个整体的认识和感知：

1. Producer：即消息生产者，向Kafka Broker发消息的客户端；
2. Consumer：即消息消费者，从Kafka Broker读取消息的客户端；
3. Consumer Group：即消费者组，消费者组内的每个消费者负责消费不同分区的数据，以提高消费能力。一个分区只能由组内一个消费者消费，不同消费者组之间互不影响；
4. Borker：一台Kafka机器就是一个Broker，一个集群是由多个Broker组成的且一个Broker可以容纳多个Topic；
5. Topic：可以简单理解为队列，Topic将消息分类，生产者和消费者面向的都是同一个Topic；
6. Partition：为了实现Topic扩展性，提高并发能力，一个大的Topic可以分布到多个Broker上，一个Topic可以分为多个Partition进行存储，每个Partition是一个有序队列；
7. Replica：即副本，为实现数据备份的功能，保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的Partition数据不能丢失，且Kafka仍然能够继续工作，为此Kafka提高了副本机制，一个Topic的每个Partition都有若干个副本，一个Leader副本和若干个Follwer副本；
8. Leader：即每个分区多个副本的主副本，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. Follwer：即每个分区多个副本的从副本，会实时从Leader副本中同步数据，并保持和Leader数据同步。Leader发送故障时，某个Follwer还会被选举并成为新的Leader，且不能跟Leader在同一个broker上，防止崩溃时数据可恢复；
10. Offset：消费者消费消息的位置信息，监控数据消费到什么位置，当消费者挂掉再重新恢复的时候，可以从消费位置继续消费；
11. ZooKeeper：Kafka集群能够正常工作的基础，Zookeeper帮助Kafka存储和管理集群元数据信息。在最新版本中，以及慢慢要脱离Zookeeper；
12. record：实际写入 Kafka 中并可以被读取的消息记录。每个 record 包含了 key、value 和 timestamp；

4、小结

上面总结了Kafka的一些基础内容，下一篇继续分析、总结和分享Kafka的工作进程、存储机制等。