1、定义
kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列的流平台，主要应用于大数据实时处理领域.
这是提取重点关键词：分布式、发布/订阅模式、消息队列
1.1、消息队列
为什么需要消息队列
举个简单的例子，你在前几天在网上购买了商品，几天后到时候货到了，但是你现在正在上班，小哥打电话叫你来拿快递，可以你得晚上下班才有时间去拿，这时快递小哥也有许多快递需要送，而且等到晚上小哥也下班了，两个人都在僵持，这时小哥把快递放在你住的地方的楼下的便利店，你下班就可以去拿去了，两人皆大欢喜！，所以为什么需要消息队列呢，不用消息队列就必须两个人同时在线，这是的便利店出现完美解决双方有一方不在线的尴尬情况，这里的便利店相等于消息队列中间插件，说了这么多，还是来张图比较简单明了没有便利店的情况下:
有便利店的情况:
好处：
1） 解耦
在没有便利店时快递小哥哥需要送货，完全需要取决于收货人员，哪个时间有空，完成依赖收货人员，出现便利店，快递小哥只需要把快递放置 在便利店即可，不在依赖于收货人，实现解耦
2）异步
在没有便利店时，快递小哥哥需要等待你到来取快递，在这等待时间无法做其他的事情，在有便利店后直接把快递放置在便利店，可以干其他的事情，提高效率
3）削峰
比如你购买了许多商品，这是同时到了，如果没有使用便利店（消息队列中间件）这时你需要去各个快递小哥说的地方去拿快递，有了中间插件后，只需要放在便利店（中间插件中），你就可以慢慢有时间去拿去
1.2、发布/订阅模式
消息队列通信的模式： 有两种模式，点对点模式、发布订阅模式
1.2.1、点对点模式
一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除 消息生产者把消息发送到队列中，然后消息消费者从队列中拉取数据并消费消息，消息被消费后，消息在队列中销毁，不再在队列中存储，队列Queue可以一对多，但是消息只有一个消费者消费，并且消费完消息在队列Queue中删除
点对点模式的优点：消费者可以拉取消息的频率由自己控制，但是队列中是否有消息需要消费，消费者不知道，所以消费者端需要额外的线程去监控
1.2.2、发布订阅模式
一对多：消费者消费数据后不会清除消息 消息生产者发布信息到 topic中（消息队列），同时有多个消息消费者订阅该消息。发布/订阅模式：有两种模式
第一种
第一种是生产者将消息放入队列后，队列会将信息推送给订阅过该类信息的消费者（类似于微信公众号推送文章)
缺点：由于消费者被动接收推送，所以无需感知消息队列是否有待消费消息,但是consumer1、consumer2、consumer3的处理能力不同，但是消息队列无法感知消费者的处理的速度 比如推送的速度是100M/s、consumer1的处理速度是50M/s、consumer2的处理速度是100M/s、consumer3的速度是150M/s，这是consumer1无法承受，consumer3则出现资源浪费.
第二种
第二种：是生产者将消息放入队列后，订阅该消息的消费者主动拉取消息
缺点：订阅消息的消费者无法感知消息队列是否有需要消费的信息，即使消息队列中没有消费信息，也需要拉取去感知是否有需要消费的信息（kafka就是这种模式)
讲了如此多，主角kafka才登场，kafka是一种高吞吐量的分布式订阅消息系统
2、Kafka 基础架构
话不多说，先看图
这张图看得很懵逼呀Producer：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。
kafka cluster：Broker：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，我们姑且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等……
Topic：消息的主题，可以理解为消息的分类，kafka的数据就保存在topic。在每个broker上都可以创建多个topic。
Partition：Topic的分区，每个topic可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高kafka的吞吐量。同一个topic在不同的分区的数据是不重复的，partition的表现形式就是一个一个的文件夹！
Replication:每一个分区都有多个副本，副本的作用是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择一个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。
Message：每一条发送的消息主体。
Consumer：消费者，即消息的消费方，是消息的出口。
Consumer Group：我们可以将多个消费组组成一个消费者组，在kafka的设计中同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。同一个消费者组的消费者可以消费同一个topic的不同分区的数据，这也是为了提高kafka的吞吐量！
Zookeeper：kafka集群依赖zookeeper来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。
