Kafka官网是见过比较简单，直叙的网站，“kafka是一个高吞吐的分布式的消息系统”。 Kafka最初起家于LinkedIn，当时原本作为linkedin用来管理活动流(PV,用户行为分析，搜索情况)和运营数据处理的pipline的基础。
因为其分布式以及高吞吐被广泛使用，如与Cloudera, Hadoop, Storm, Spark etc.
Kafka首先作为一个消息系统，提供了基本功能，如解耦，顺序性，异步性等。同时优质的设计理念支撑高吞吐，提供O(1)时间负责度持久化能力，数据级别达到TB/PB以上，支持离线与实时处理，即与hadoop，storm对接，支持水平scale out。
架构图：
可以看到，kafka是一个分布式架构设计(当然DT时代，不支持水平scale out无法生存)， 前段producer并发（支持批量）push消息到kafka特定topic集群服务器broker，每个topic又包含多个partition便于水平扩展，消费者consumer通过consumer group向broker服务器pull获取消息。kafka通过zk管理集群配置，选举leader，以及rebalance。消息模式为push／pull。
我们来建一个kafka集群服务：
通过zk发送，消费消息：
用java来生产／消费消息：
比较直白，这里注意可以批量发送消息，不是所有消息中间件可以批量发送的，批量发送是高吞吐原因之一。
这里使用stream流来消费payload，消息流迭代器用不停止，类似监听消息一样。
kafka之所以高效或者其创新点：
消息删除管理
通常消息中间件会消费一个消息，删除一个消息，这使得消息的使用代价非常高额。而kafka使用无状态管理，引入消息偏移量，消息基于时间的SLA应用保留策略，当消息超过一定时间后才被删除，这样按照官网的说法，消费Kafka消息就是非常轻量级：come and go. 听起来像外卖一样，take and go. 甚至，由于引入偏移量，消费者可以随意获取任意位置消息，包括重新获取已经消费过的消息。
Kafka利用linux sendfile从linux kernel复制文件
kafka引入zk，管理分布式协调，HA，容错。zk用来管理kafaka代理broker，当kafka新增或者某代理失效， zk服务将通知生产者与消费者。
生产者性能，消息结构优化大小以及批量发送：
消费者性能：消息结构优化以及无状态引入便宜量，无需为何b＋树索引。
总体来说kafka表现异常突出，不失为通常消息中间件的代替品，如果管理hadoop，stream更是首推。另外如果处理网站日志，用户使用行为分析，或者离线处理log等都是不二之选。
好了，先到这里了，起个大早来写东西，果然不靠谱，时间紧任务重啊。望大家包涵，有些图借用自网络。
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