1. Kafka是什么？
Kafka是一款开源的消息引擎系统，也是一个分布式的流处理平台，官网对其定位为a distributed streaming platform。
作为消息引擎，同时支持两种消息引擎模型：
- 消息队列模型（点对点模型）：消息只能被一个系统使用，即每个消息只能被处理一次。
- 发布/订阅模型：存在多个发布者和多个订阅者，消息被广播给所有订阅者。
消息引擎的主要作用在于：削峰填谷、系统解耦。
作为流处理平台:
- 提供Streams API用以对数据流进行实时计算
因此，Kafka主要用于两类应用：
- 构建数据管道，在系统之间传递数据，需要提供高吞吐量和动态吞吐量已经高可用性。
- 构建流式计算应用，对数据流进行实时处理
PS：
Kafka生态：Kafka、Kafka Streams、Kafka Connect
推荐版本：0.11，已经具备了副本机制、新版本客户端、幂等性生产者API、事务、streams等重要特性，1.0和2.0版本主要是streams方面的改进，在消息引擎方面并未有太多重大功能。
2. Kafka核心概念
Kafka的基本架构
主题->分区->副本->消息
主题（Topic）
主题是发布、订阅的对象，是承载数据的逻辑容器。
生产者（Producer）
向主题发送消息的客户端，生产者可向一个或多个主题发送消息。
消费者（Consumer）
从主题拉取消息的客户端，消费者能够同时订阅多个主题的消息。
Broker
Kafka服务端，负责处理客户端请求，并对消息进行持久化。
分区
分区是Kafka Broker实现伸缩性、提供负载均衡能力的解决方案，也提高了主题生产、消费的并行度。Kafka将主题划分多个分区，每个分区是一个有序的消息日志。分区只能被群组中的一个消费者实例消费。
利用分区还可以实现一些业务级别的需求，例如实现业务消息的顺序问题。
消费者群组
为了同时实现两种消息引擎模式：点对点的消息队列模式，和发布/订阅模式，实现横向伸缩消费能力，构建高可用的消费者，Kafka引入了消费者群组概念。群组内的消费者订阅同一个主题，每个分区的所有权只能被一个消费者持有，多余的消费者会处于idle状态。
再均衡（Reblance）
在群组内重新分配分区所有权的过程称为再均衡，其为消费者群组提供了高可用性和伸缩性。当群组内的消费者发生故障或者主题分区数量发生改变是，均会触发再均衡。再均衡会导致群组处于短暂的不可用状态。
副本（Replica）
复制和分区多副本机制是Kafka Broker的高可用实现方案，Kafka将一个分区的数据拷贝到多个Broker上。副本分为两类：领导者副本（Leader Replica）和跟随者副本（Follower Replica）。每个分区都仅有一个领导者副本，所在broker称为分区首领，负载处理着所有生产者和消费者的请求；跟随者副本只是被动得与领导者副本进行同步，并在领导者故障时参与首领选举。
在一些数据存储系统中，例如MySQL、Redis做读写分离，从库是可以处理读操作的。Kafka为什么不这么设计？
答
- 使用场景：Kafka常用作消息引擎而不是数据存储，其使用场景并不属于读多写少的。
- Kafka的多分区机制，分区（副本、领导者副本）一般均匀地分布在不同的Broker上，已经起到了负载均衡的作用。
- 更容易保证数据一致性，实现单调读。不会出现从多个副本读取消息而出现不一致的现象。
3. 对比
3.1 与其他消息引擎对比
Rocket擅长于金融领域场景，Kafka则发家于大数据领域。
3.1 与其他流式计算框架对比
Kafka以消息引擎起家，在大数据领域被广泛应用于数据管道的实现，与其把数据传递到下一个系统中去做处理，为何不直接在Kafka中处理呢？这就是Kafka从0.10版本推出Streams组件的原因。
- Kafka更容易实现端到端的正确性，由于所有数据流转和计算都在Kafka内部完成，故可以实现端到端的仅一次语义。
PS：Flink目前也可以实现，借助Kafka的事务。 - 仅提供流式计算客户端组件，没有提供集群调度等功能，更加适用于中小型企业。
附：Kafka知识点思维导图
参考
《Kafka权威指南》
《Kafka核心技术与实战》
官网：http://kafka.apache.org/