简述：
Kafka是一个消息中间件，一个分布式的流平台, 是Spark生态中重要的组件,支持分布式，高可用，高吞吐，多副本
是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统
Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
能力：
1. 发布和订阅流数据，类似消息队列或消息系统
2. 高容错存储流数据
3. 支持处理数据流
Kafka能解决什么问题：
1. 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
2. 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
3. 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
4. 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
5. 流式处理：比如spark streaming和storm
重要概念：
Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker
Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Producer：负责发布消息到Kafka broker
Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
Partition: Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
Leader：每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写的partition。
Follower：Follower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。
Kafka特性：
1. 支持Hadoop并行数据加载
2. 高吞吐量 [2] ：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万 [2] 的消息
3. 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
4. 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。
5. 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
俩种模式：
1. 发布订阅消息传输模式
2. 点对点消息队列传输模式
来源：CSDN
作者：Freedom3568
链接：https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103651486