kafka是目前应对大数据需求下支持高吞吐量，高可用性，大数据量的消息队列。灵活使用kafka的特性可以解决很多实际的业务问题.
kafka是采用集群部署可以横向扩展的架构。
说到集群就不得不说一下分布式，两者都有压力分摊为设计目的。简单说一下对集群和分布式的理解。
集群：通过分流数据达到压力分摊的目的。同一功能模块，多实例部署模式。可以简单理解为功能相同，数据分流处理的架构。扩展方式为横向扩展，一般扩展能力比较强。
分布式：通过拆分为多个功能模块，从而实现系统压力的分摊.可以简单理解为功能不同，但数据流相同的架构。扩展方式为纵向扩展，一般在系统架构设计完后就固定了。业务系统设计成分布式之后，随之而来的一个问题就是各个分布式模块之间通信，消息队列的应用就不可少了。对于解耦各模块的消息队里而言，kafka是个不错的选择。
然后说一下kafka设计理念相关的概念
producer:生产者，发送数据到kafka集群的程序。
consumer:消费者，从kafka消费数据的程序。
topic：队列，一般一个topic里面放置的数据是同一业务类型。应用场景：通过不同的队列来区分业务数据。
group：分组，对于同一份数据一般有两种消费方式，重复消费和分流消费。通过group就可以事项这两种不同的模式。在同一个分组的消费者是分流消费，份数不同分组的消费者是重复消费。应用场景：对同一份业务数据，如果有不同的处理，使用重复消费；如果要进行集群分压，可以采用分流方式。
对于kafka简单使用而言，知道这两个概念就可以了。但是要使用kafka的高级功能，还需要继续深入学习...
partition:分区，是topic存储数据的重要概念,数据分块。分区的多寡，需要按照业务需求设置，影响消费者和生产者。对于消费者而言，一个消费者可以对于多个分区，但是一个分区只能对应一个消费者，最理想的情况就是一个分区对应一个消费者。不当的分区数会带来性能上的浪费，反例1：一个消费者，100个分区，那么这个消费者每次消费的时候就要轮询（简单理解为轮询策略）100个分区的数据，对这100个分区消费的切换就是额外的性能浪费。反例2：10个消费者，一个分区，那么其中9个消费者都是拿不到数据的，傻傻杵在哪儿。
生产者往kafka发送数据，可以指定具体要发送哪个分区，也可以指定发送多个分区的策略。现举一例：有时候处理业务数据需要严格按照时序，kafka中怎么实现呢，就是topic只创建一个分区，这样在消费的时候就可以保证消息的顺序和发送的时候一致了。
replication factor：复制因子，也可以通俗说成用于备份数。对于一些系统，不仅仅要考虑性能还要考虑高可用，也就是要求系统对故障和错误有一定的抵抗能力。kafka就是通过复制因子实现部分高可用功能的。这部分高可用简单讲一下，在创建topic的时候指定的复制因子的个数就是当前topic数据的副本数，而这些副本会落到集群不同的机器上，一旦其中一台机器宕机，只要还存有一个副本，这部分数据就不会丢失。前面说到的集群也是高可用的实现，集群中一个节点宕机，其他节点依然可以提供服务。
每取得些许进步，都是站在巨人的肩膀上。
每取得些许进步，都像个捡到贝壳的孩子。
每次总结都有额外的收获。