之前我介绍过RabbitMQ，RabbitMQ作为企业级的消息队列其实未必能满足所有的需求，RabbitMQ在持久化、可靠性、消息确认机制、任务分发等方面都非常优秀。但也因为这些原因导致RabbitMQ的性能受限。所以如果你需要一个对并发能力高而对可靠性、消息确认等没有这么高要求的时候那么kafka可能是一个不错的选择。
为什么要使用消息队列
当然既然你开始学习Kafka了，很多人是知道要做什么的，所有这部分如果你已经清楚为什么要使用消息队列，请略过。
解耦
在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
冗余
有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。
扩展性
因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。
灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
顺序保证
在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka保证一个Partition内的消息的有序性。当然序列性更多是kafka的特性并不是所有的消息队列都可以支持。
缓冲
在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。例如，加载一张图片比应用过滤器花费更少的时间。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行———写入队列的处理会尽可能的快速。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
和RabbitMQ等传统消息队列有什么不同
如果一句话来说明Kafka和传统消息队列的不同的话：传统消息队列更侧重可靠性和功能性，而Kafka更侧重性能。Kafka单机可以支持十万级别的并发能力，而RabbitMQ也就是一两万。
下面一张图来看下几种消息队列有什么不同
Kafka应用场景
- 消息
kafka更好的替换传统的消息系统，消息系统被用于各种场景（解耦数据生产者，缓存未处理的消息，等），与大多数消息系统比较，kafka有更好的吞吐量，内置分区，副本和故障转移，这有利于处理大规模的消息。
根据我们的经验，消息往往用于较低的吞吐量，但需要低的端到端延迟，并需要提供强大的耐用性的保证。
在这一领域的kafka比得上传统的消息系统，如的ActiveMQ或RabbitMQ的。
- 网站活动追踪
kafka原本的使用场景：用户的活动追踪，网站的活动（网页游览，搜索或其他用户的操作信息）发布到不同的话题中心，这些消息可实时处理，实时监测，也可加载到Hadoop或离线处理数据仓库。
每个用户页面视图都会产生非常高的量。
- 指标
kafka也常常用于监测数据。分布式应用程序生成的统计数据集中聚合。
- 日志聚合
使用kafka代替一个日志聚合的解决方案。
- 流处理
kafka消息处理包含多个阶段。其中原始输入数据是从kafka主题消费的，然后汇总，丰富，或者以其他的方式处理转化为新主题，例如，一个推荐新闻文章，文章内容可能从“articles”主题获取；然后进一步处理内容，得到一个处理后的新内容，最后推荐给用户。这种处理是基于单个主题的实时数据流。从0.10.0.0开始，轻量，但功能强大的流处理，就进行这样的数据处理了。
除了Kafka Streams，还有Apache Storm和Apache Samza可选择。
- 事件采集
事件采集是一种应用程序的设计风格，其中状态的变化根据时间的顺序记录下来，kafka支持这种非常大的存储日志数据的场景。
- 提交日志
kafka可以作为一种分布式的外部提交日志，日志帮助节点之间复制数据，并作为失败的节点来恢复数据重新同步，kafka的日志压缩功能很好的支持这种用法，这种用法类似于Apacha BookKeeper项目。
Kafka创建背景
Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量（Page View）、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件，然后周期性地对这些文件进行统计分析。运营数据指的是服务器的性能数据（CPU、IO使用率、请求时间、服务日志等等数据)。运营数据的统计方法种类繁多。
近年来，活动和运营数据处理已经成为了网站软件产品特性中一个至关重要的组成部分，这就需要一套稍微更加复杂的基础设施对其提供支持。
消息队列基本概念
请参考我之前写的RabbitMQ的基本概念，差不多
http://blog.csdn.net/super_rd/article/details/70238869