网上关于Apache Kafka的介绍已经有很多了，因此我不打算在这里对它的概念做过多的描述，更多的是从应用场景的角度来切入我们的Kafka学习之旅。
还记得我当初在做一个分布式系统的日志分析时，还是用log4j将多台机器的日志输出到flume，再由flume组件sink到一个指定目录文件中，然后再去对文件进行解析处理。这种方案解决了分布式系统的日志归并问题，但实时性欠佳，而且如果日志文件过大，解析起来也很耗时。那么有没有什么方案既能实现分布式服务日志的归并，还能提供实时处理能力呢？于是我们想到了Apache Kafka。
根据官网的描述，Apache Kafka能提供数据流的实时发布和订阅、实现消息分类、提供集群服务模式，这些特性能满足我们的业务需求。通过进一步研究，我们了解了更多细节。
Kafka可以对消息进行分类，将不同的消息划分为不同的topic，然后提供消息生成接口，即Producer API，发送指定topic的消息到kafka服务，同时也提供消息消费接口，即Consumer API，从kafka服务中接收和处理指定topic的消息。
这个过程我们可以通过下面的结构图来了解：
Kafka服务的消息数据存储很有特色，它有几个特点，我归纳了一下，主要包括：
1、消息分类。message消息按Topic(即主题类别)分类存储，方便Consumer按照Topic主题类别去读取消费。
2、消息分区与分段。同一个Topic下的消息可以保存在不同机器节点上(每个机器节点保存一个或多个分区partition)，由Partition分区机制来实现，而同一个Partition分区上的数据文件是按segment(即分段)存储的，这两个特性保证了kafka的高并发性和高吞吐率。
3、多节点备份。同一Partition分区数据可以有多个节点备份(副本)，由Replication机制来实现，保障服务的可靠性。一个Topic主题的消息读写都是在一个固定的副本上执行的，这个副本就是备份节点列表中的Leader主备份节点，其他Follow节点会从Leader主备份节点上拉取数据进行同步。
将上述三个特点表现在kafka的结构图里，我们可以看到：
一个Topic主题的消息，可以有三个partition分区，每条消息根据key值被分配到一个partition上进行存储。一个partition上的消息分不同的segment保存数据，当segment大小超过阈值时建立新的segmeng。
Kafka的消息消费过程由Consumer消费者来完成，每个消费者可以设置成归属于一个消费者群组(Consumer Group)。Kafka消息消费的过程也有几个特点：
1、若干个consumer实例可归并到一个consumer Group中。
2、topic主题中的每个消息message将会被传送给预定消息的consumer Group组中的某一个consumer；consumer实例可以是分布式程序或分布式机器。
3、如果所有consumer实例都在一个Group中，那就跟传统的队列一样，需在各个consumer之间进行负载均衡；
如果所有consumer实例分布在不同的Group中，那就跟发布-订阅模式一样，所有message消息会广播给所有consumer。
4、kafka只保证在一个partition分区中顺序取数据；在多个partition分区中取数据时，不能保证所有数据的顺序。
5、如果要保证全局数据的顺序，则只能有一个partition分区，那样的话就只能有一个consumer了。（partition一定不能比consumer少，consumer多了会闲置，浪费资源）
6、Kafka的客户端与服务器通信采用的是TCP协议。
7、一个message消息只能传输给某一个Group中的某一个consumer，即：一个Group中所有consumer共享一个offset标记位，所以一条message只能供一个Group中的一个consumer消费，之后可再被其他Group中的某一个consumer消费。（一个Group中的一次性消费）
另外，我们应该知道，要管理分布式集群中的机器，zookeeper是少不了的。zookeeper在Kafka分布式集群环境中的作用是管理集群节点，保证集群的高可用性。具体作用包括：zookeeper集群的leader选取、kafka集群的Controller选举、consumer的rebalance机制和kafka消息集群元数据信息存储等。
kafka集群的Controller选举，是为了选举出kafka集群的Leader。kafka集群中的所有节点会去zookeeper注册一个临时节点，（节点路径是/controller，存储数据是：{"version":1,"brokerid":3,"timestamp":"1524398923253"}）。
注册成功的节点将作为Kafka集群的Controller，这个Controller用来为每个partition分区选择Leader，partition分区Leader保存集群中其他备份节点列表，并维持各个备份间的数据同步。
这几块我们在后面再详细介绍。