深入理解kafka核心原理，应用场景，kafka与RocketMQ、RabbitMQ之间的比较

kafka

    Kafka是使用jJava和Scale实现的一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，较传统消息系统，Kafka是重量级的，它具有更好的吞吐量，内置分区，复制和固有的容错能力，这使得它非常适合大规模消息处理应用程序。如日志处理，数据收集等海量流数据处理。

基本概念

Broker
    Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker [5] 
Topic
    每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存
储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据
而不必关心数据存于何处）
Partition
    Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
Producer
    负责发布消息到Kafka broker
Consumer
    消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
    每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group
name则属于默认的group）。

Kafka的使用场景

（1）日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如Hadoop、Hbase、Solr等；

（2）消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等；

（3）用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到Hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘；

（4）运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告；

（5）流式处理：比如Spark streaming和storm；

（6）事件源；

集群架构

在kafka集群中，通过多个 broker 协同合作，producer 和 consumer 部署在各个业务逻辑中被频繁的调用，三者通过 zookeeper管理协调请求和转发。

Zookeeper在kafka的作用

（1）无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

（2）Kafka使用zookeeper作为其分布式协调框架，很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。

（3）同时借助zookeeper，kafka能够生产者、消费者和broker在内的所以组件在无状态的情况下，建立起生产者和消费者的订阅关系，并实现生产者与消费者的负载均衡。

kafka与RocketMQ、RabbitMQ之间的区别比较

Kafka的特性:
    - 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
    - 可扩展性：kafka集群支持热扩展
    - 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
    - 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
    - 高并发：支持数千个客户端同时读写

支持实时在线处理和离线处理：可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时进行处理，同时还可以使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理；