- 它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；
- 它同时为发布和订阅提供高吞吐量；
- 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；
- 它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。
图1：Kafka生产者、消费者和代理环境
生产者可以选择自己喜欢的序列化方法对消息内容编码。为了提高效率，生产者可以在一个发布请求中发送一组消息。下面的代码演示了如何创建生产者并发送消息。
生产者示例代码：
producer = new Producer(…); message = new Message(“test message str”.getBytes()); set = new MessageSet(message); producer.send(“topic1”, set);
图1：Kafka生产者、消费者和代理环境
生产者可以选择自己喜欢的序列化方法对消息内容编码。为了提高效率，生产者可以在一个发布请求中发送一组消息。下面的代码演示了如何创建生产者并发送消息。
生产者示例代码：
producer = new Producer(…); message = new Message(“test message str”.getBytes()); set = new MessageSet(message); producer.send(“topic1”, set);
与传统迭代器不同，消息流迭代器永不停止。如果当前没有消息，迭代器将阻塞，直到有新的消息发布到该话题。Kafka同时支持点到点分发模型（Point-to-point delivery model），即多个消费者共同消费队列中某个消息的单个副本，以及发布-订阅模型（Publish-subscribe model），即多个消费者接收自己的消息副本。下面的代码演示了消费者如何使用消息。
消费者示例代码：
streams[] = Consumer.createMessageStreams(“topic1”, 1)
for (message : streams[0]) {
bytes = message.payload();
// do something with the bytes
}
Kafka的整体架构如图2所示。因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。
图2：Kafka架构
消费者始终从特定分区顺序地获取消息，如果消费者知道特定消息的偏移量，也就说明消费者已经消费了之前的所有消息。消费者向代理发出异步拉请求，准备字节缓冲区用于消费。每个异步拉请求都包含要消费的消息偏移量。Kafka利用 sendfile API 高效地从代理的日志段文件中分发字节给消费者。
Kafka代理
与其它消息系统不同，Kafka代理是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。这些信息由消费者自己维护，代理完全不管。这种设计非常微妙，它本身包含了创新。
ZooKeeper是一个分布式的、分层级的文件系统，能促进客户端间的松耦合，并提供最终一致的，类似于传统文件系统中文件和目录的Znode视图。它提供了基本的操作，例如创建、删除和检查Znode是否存在。它提供了事件驱动模型，客户端能观察特定Znode的变化，例如现有Znode增加了一个新的子节点。ZooKeeper运行多个ZooKeeper服务器，称为Ensemble，以获得高可用性。每个服务器都持有分布式文件系统的内存复本，为客户端的读取请求提供服务。
图4：ZooKeeper Ensemble架构
Kafka中ZooKeeper的用途：正如ZooKeeper用于分布式系统的协调和促进，Kafka使用ZooKeeper也是基于相同的原因。ZooKeeper用于管理、协调Kafka代理。每个Kafka代理都通过ZooKeeper协调其它Kafka代理。当Kafka系统中新增了代理或者某个代理故障失效时，ZooKeeper服务将通知生产者和消费者。生产者和消费者据此开始与其它代理协调工作。Kafka整体系统架构如图5所示。
图5：Kafka分布式系统的总体架构
参考：http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html