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Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。
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几种分布式系统消息系统的对比：
##二、Kafka基本架构
它的架构包括以下组件：
话题（Topic）：是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载（Payload），话题是消息的分类名或种子（Feed）名；
生产者（Producer）：是能够发布消息到话题的任何对象；
服务代理（Broker）：已发布的消息保存在一组服务器中，它们被称为代理（Broker）或Kafka集群；
上图中可以看出，生产者将数据发送到Broker代理，Broker代理有多个话题topic，消费者从Broker获取数据。
我们将消息的发布（publish）称作 producer，将消息的订阅（subscribe）表述为 consumer，将中间的存储阵列称作 broker(代理)，这样就可以大致描绘出这样一个场面：
生产者将数据生产出来，交给 broker 进行存储，消费者需要消费数据了，就从broker中去拿出数据来，然后完成一系列对数据的处理操作。
乍一看返也太简单了，不是说了它是分布式吗，难道把 producer、 broker 和 consumer 放在三台不同的机器上就算是分布式了吗。看 kafka 官方给出的图：
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。这样一个高性能的分布式消息发布订阅系统就完成了。
图上有个细节需要注意，producer 到 broker 的过程是 push，也就是有数据就推送到 broker，而 consumer 到 broker 的过程是 pull，是通过 consumer 主动去拉数据的，而不是 broker 把数据主懂发送到 consumer 端的。
上述，提到了Zookeeper，那么Zookeeper在kafka的作用是什么？
（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。
首先看一下如下的过程：
我们看上面的图，我们把 broker 的数量减少，叧有一台。现在假设我们按照上图进行部署：
（1）Server-1 broker 其实就是 kafka 的 server，因为 producer 和 consumer 都要去还它。 Broker 主要还是做存储用。
（2）Server-2 是 zookeeper 的 server 端，它维持了一张表，记录了各个节点的 IP、端口等信息。
（3）Server-3、 4、 5 他们的共同之处就是都配置了 zkClient，更明确的说，就是运行前必须配置 zookeeper的地址，道理也很简单，这之间的连接都是需要 zookeeper 来进行分发的。
（4）Server-1 和 Server-2 的关系，他们可以放在一台机器上，也可以分开放，zookeeper 也可以配集群。目的是防止某一台挂了。
简单说下整个系统运行的顺序：
启动zookeeper 的 server
启动kafka 的 server
Producer 如果生产了数据，会先通过 zookeeper 找到 broker，然后将数据存放到 broker
（1）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；
（2）可扩展性：kafka集群支持热扩展；
（3）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；
（4）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）；
（5）高并发：支持数千个客户端同时读写；
（6）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；
（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；