kafka使用场景
Kafka应用场景
消息系统或是说消息队列中间件是当前处理大数据一个非常重要的组件，用来解决应用解耦、异步通信、流量控制等问题，从而构建一个高效、灵活、消息同步和异步传输处理、存储转发、可伸缩和最终一致性的稳定系统。当前比较流行的消息中间件有Kafka、RocketMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ、MetaMQ、Redis等，这些消息中间件在性能及功能上各有所长。如何选择一个消息中间件取决于我们的业务场景、系统运行环境、开发及运维人员对消息中件间掌握的情况等。我认为在下面这些场景中，Kafka是一个不错的选择。
（1）消息系统。Kafka作为一款优秀的消息系统，具有高吞吐量、内置的分区、备份冗余分布式等特点，为大规模消息处理提供了一种很好的解决方案。
（2）应用监控。利用Kafka采集应用程序和服务器健康相关的指标，如CPU占用率、IO、内存、连接数、TPS、QPS等，然后将指标信息进行处理，从而构建一个具有监控仪表盘、曲线图等可视化监控系统。例如，很多公司采用Kafka与ELK（ElasticSearch、Logstash和Kibana）整合构建应用服务监控系统。
（3）网站用户行为追踪。为了更好地了解用户行为、操作习惯，改善用户体验，进而对产品升级改进，将用户操作轨迹、内容等信息发送到Kafka集群上，通过Hadoop、Spark或Strom等进行数据分析处理，生成相应的统计报告，为推荐系统推荐对象建模提供数据源，进而为每个用户进行个性化推荐。
（4）流处理。需要将已收集的流数据提供给其他流式计算框架进行处理，用Kafka收集流数据是一个不错的选择，而且当前版本的Kafka提供了Kafka Streams支持对流数据的处理。
（5）持久性日志。Kafka可以为外部系统提供一种持久性日志的分布式系统。日志可以在多个节点间进行备份，Kafka为故障节点数据恢复提供了一种重新同步的机制。同时，Kafka很方便与HDFS和Flume进行整合，这样就方便将Kafka采集的数据持久化到其他外部系统。
为什么要用kafka？kafka适用什么样的场景？
1.分布式，高吞吐量，速度快（kafka是直接通过磁盘存储，线性读写，速度快：避免了数据在JVM内存和系统内存之间的复制，减少耗性能的对象创建和垃圾回收）
2.同时支持实时和离线两种解决方案（相信很多项目都有类似的需求，这也是Linkedin的官方架构，我们是一部分数据通过storm做实时计算处理，一部分到hadoop做离线分析）。
3.open source (open source 谁不喜欢呢)
4.源码由scala编写，可以运行在JVM上（笔者对scala很有好感，函数式语言一直都挺帅的，spark也是由scala写的，看来以后有空得刷刷scala）
使用场景：
笔者主要是用来做日志分析系统，其实Linkedin也是这么用的，可能是因为kafka对可靠性要求不是特别高，除了日志，网站的一些浏览数据应该也适用。（只要原始数据不需要直接存DB的都可以）
