kafka是目前應對大數據需求下支持高吞吐量，高可用性，大數據量的消息隊列。靈活使用kafka的特性可以解決很多實際的業務問題.
kafka是採用集羣部署可以橫向擴展的架構。
說到集羣就不得不說一下分佈式，兩者都有壓力分攤爲設計目的。簡單說一下對集羣和分佈式的理解。
集羣：通過分流數據達到壓力分攤的目的。同一功能模塊，多實例部署模式。可以簡單理解爲功能相同，數據分流處理的架構。擴展方式爲橫向擴展，一般擴展能力比較強。
分佈式：通過拆分爲多個功能模塊，從而實現系統壓力的分攤.可以簡單理解爲功能不同，但數據流相同的架構。擴展方式爲縱向擴展，一般在系統架構設計完後就固定了。業務系統設計成分佈式之後，隨之而來的一個問題就是各個分佈式模塊之間通信，消息隊列的應用就不可少了。對於解耦各模塊的消息隊裏而言，kafka是個不錯的選擇。
然後說一下kafka設計理念相關的概念
producer:生產者，發送數據到kafka集羣的程序。
consumer:消費者，從kafka消費數據的程序。
topic：隊列，一般一個topic裏面放置的數據是同一業務類型。應用場景：通過不同的隊列來區分業務數據。
group：分組，對於同一份數據一般有兩種消費方式，重複消費和分流消費。通過group就可以事項這兩種不同的模式。在同一個分組的消費者是分流消費，份數不同分組的消費者是重複消費。應用場景：對同一份業務數據，如果有不同的處理，使用重複消費；如果要進行集羣分壓，可以採用分流方式。
對於kafka簡單使用而言，知道這兩個概念就可以了。但是要使用kafka的高級功能，還需要繼續深入學習...
partition:分區，是topic存儲數據的重要概念,數據分塊。分區的多寡，需要按照業務需求設置，影響消費者和生產者。對於消費者而言，一個消費者可以對於多個分區，但是一個分區只能對應一個消費者，最理想的情況就是一個分區對應一個消費者。不當的分區數會帶來性能上的浪費，反例1：一個消費者，100個分區，那麼這個消費者每次消費的時候就要輪詢（簡單理解爲輪詢策略）100個分區的數據，對這100個分區消費的切換就是額外的性能浪費。反例2：10個消費者，一個分區，那麼其中9個消費者都是拿不到數據的，傻傻杵在哪兒。
生產者往kafka發送數據，可以指定具體要發送哪個分區，也可以指定發送多個分區的策略。現舉一例：有時候處理業務數據需要嚴格按照時序，kafka中怎麼實現呢，就是topic只創建一個分區，這樣在消費的時候就可以保證消息的順序和發送的時候一致了。
replication factor：複製因子，也可以通俗說成用於備份數。對於一些系統，不僅僅要考慮性能還要考慮高可用，也就是要求系統對故障和錯誤有一定的抵抗能力。kafka就是通過複製因子實現部分高可用功能的。這部分高可用簡單講一下，在創建topic的時候指定的複製因子的個數就是當前topic數據的副本數，而這些副本會落到集羣不同的機器上，一旦其中一臺機器宕機，只要還存有一個副本，這部分數據就不會丟失。前面說到的集羣也是高可用的實現，集羣中一個節點宕機，其他節點依然可以提供服務。
每取得些許進步，都是站在巨人的肩膀上。
每取得些許進步，都像個撿到貝殼的孩子。
每次總結都有額外的收穫。