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前言

1、kafka是什么呢？

kafka传统定义：kafka是一个分布式的基于 发布/订阅模式 的 消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

Kafka最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台，用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

2、消息队列是什么呢？

消息队列是作为一个单独的中间件产品存在的，独立部署，当有大量数据集中访问服务器时，服务器无法同时受理，此时消息队列作为一个中间产品，进行一个负载，给这些消息排队，然后服务器再获取能够处理的消息进行处理，大大减轻了服务器的压力。

3、消息队列的应用场景

传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。

缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况，就是服务器处理速度不够，通过中间的消息队列来降低服务器的压力。

解耦：允许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。降低了代码的耦合性。

异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。就是执行过程不按照标准顺序来进行，而是类似于工厂，一个工人做完一部分后交给下面的工人，下面的工人不一定立刻对该产品进行再加工。

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一、消息队列的两种模式

1、点对点模式

生产者生产消息，生产消息后传递到消息队列中。

消费者主动从消息队列中拉取消息，收到消息后主动删除消息队列中的消息。

producer：消息生产者，就是向消息队列发送消息的客户端。

consumer：消息消费者，向消息队列取消息的客户端。

Message Queue：消息队列，将生产者产生的消息进行排队，供给消费者取。

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2、发布/订阅模式

发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类型，订阅者只接收感兴趣的消息。

1）消息队列不再局限于只有一个队列，而是可以有多个主题，每个主题对应了一个队列，消费者可以通过获取不同的主题的消息。

2）消费者消费数据后，不删除数据。

3）每个消费者相互独立，都可以消费到数据。

Topic：消息队列中的主题，就是一个队列，生产者和消费者面向的都是一个Topic。在发布/订阅模式中，我们将消息队列划分为了多个主题，每个主题也是一个队列，每个主题可以负责处理不同的数据，例如：点赞、收藏、打赏，每个对应了一个独立的主题，即独立的队列。

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二、kafka的架构

Kafka是基于 发布/订阅模式 的消息队列，他在原本的发布/订阅模式的基础上新增了很多模型，让其结构更为健壮。所以我们在理解时要基于 发布/订阅模式 进行理解。

通过观察Kafka的基本架构图我们发现其本质结构是符合 发布/订阅模式 的结构的，在其原有的基础上进行了整合。

1、新增了broker的概念，每个broker就是一个Kafka的服务器。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。

2、为了方便扩展，并提高吞吐量，每个topic可以分为多个partition，每个partition可以放在不同的服务器上。

3、为了配合分区的设计，Kafka提出了消费者组的概念，组内每个消费者并行消费。

4、为了提高可用性，为每个partition增加了若干副本（follower），将副本放在其他的服务器中，当某个服务器宕机后不会导致其分区的不可用，此时启用其副本内容。

Kafka的分区实际上是存在于系统的不同存储位置，在应用时需要通过设置来进行分区调配。

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总结

Kafka是作为中间件的存在，主要作用就是为服务器分担压力，在使用时通常考虑是否需要相应的分担，如果需要消息队列作为中间件分摊压力，都包含哪些类型，为其分配哪些主题，哪些分区，设置多少副本，要分别存储于哪些服务器中，服务器连接位置是否需要设置等等。