一、Kafka定义

• 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（Event Streaming
  Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。
• 发布/ 订阅：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别，订阅者只接收感兴趣的消息。

二、消息队列

• 目前企业中比较常见的消息队列产品主要有 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、
  RocketMQ等。
• 在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、
  RabbitMQ、RocketMQ。

2.1、传统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。

• 解耦：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。

• 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。

2.2、消息队列的两种模式

2.2.1、点对点模式

• 消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息

2.2.2、发布/ 订阅模式

• 可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）
• 消费者消费数据之后，不删除数据
• 每个消费者相互独立，都可以消费到数据

三、Kafka 基础架构

• Kafka 基础架构图

• Kafka 基础架构图的名词解释
  | 名词 | 解释 |
  | ------------ | ------------ |
  | Producer | 消息生产者，就是向 Kafka broker发消息的客户端。 |
  | Consumer | 消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端。 |
  | Consumer Group （CG ） | 消费者组，由多个 consumer组成。 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个 组内 消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即 消费者组是逻辑上的一个订阅者。 |
  | Broker | 一台 Kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个broker可以容纳多个 topic。 |
  | Topic | 可以理解为一个队列， 生产者和消费者面向的都是一个 topic。 |
  | Partition | 为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。 |
  | Replica | 副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个Follower。 |
  | Leader | 每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 Leader。 |
  | Follower | 每个分区多个副本中的“从”，实时从 Leader 中同步数据，保持和Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 会成为新的 Leader。 |

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