Kafka学习之（一）了解一下Kafka及关键概念和处理机制
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模小打的网站中所有动作流数据。
优势
- 高吞吐量：非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒100W的消息，即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
- 支持通过Kafka服务器和消费机集群来区分消息，也就是可以对消息进行分类，然后使用不同分类的服务器消费机去消费不同分类的消息。
- 支持Hadoop并行数据加载。
- 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能
- 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消息消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输；producter、broker、consumer均支持水平扩展
- 同时支持离线数据处理和实时数据处理
- 消息持久化，所有的消息均被持久化到磁盘，无消息丢失，支持消息重放
Kafka和其他主流分布式消息系统的对比
阿里巴巴的Metal,RocketMQ都有Kafka的影子，他们要么改造了Kafka或者借鉴了Kafka，最后Kafka的动态扩容是通过Zookeeper来实现的。
关键概念：
Broker：kafka集群中的一台或者多台服务器统称为broker。
Topic：Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类，可以理解为消息分类。
Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。也就是可以理解为一个群的群名称或者群号，因为大家都在这个群里面消费，成为分类，然后消费topic的时候进行物理分组，比如一个partition不够用，可以分配给多个partition。
Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。
Producers：消息和数据的生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。
Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息过程叫做consumers。
图示说明
最上面的是Producer，也就是消费的生产者，生产好数据之后push到Broker中，也就是Kafka的服务器，push好之后下面有Consumer去消费Kafka的队列，可以看到图中是Consumer去拽Kafka中的消息，然后消费。整体是通过Zookeeper管理。
