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Kafka 是最初由领英（Linkedin）公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的(replica)，基于 ZooKeeper 协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：

比如基于 hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用 scala 语言编写，LinkedIn 于2010年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。

=== Kafka 的使用场景 ===
日志收集：一个公司可以用 Kafka 收集各种服务的 log，通过 Kafka 以统一接囗服务的方式开放给各种 consumer，例如 hadoop、Hbase、Solr等。

消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

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。

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。

=== Kafka基本概念 ===
Kafka 是一个分布式的，分区的消息（官方称之为commit log）服务。

它提供一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。

可以这样来说，Kafka 借鉴了 JMS 规范的思想，但是确并'''<big>没有完全遵循 JMS 规范</big>'''。

首先，让我们来看一下基础的消息（Message）相关术语：
{| class="wikitable"
|+相关术语
!名称
!解释
|-
|Broker
|消息中间件处理节点，一个 Kafka 节点就是一个 broker，一个或者多个Broker可以组成一个 Kafka 集群
|-
|Topic
|Kafka 根据 topic 对消息进行归类，发布到 Kafka 集群的每条消息都需要指定一个 topic
|-
|producer
|消息生产者，向 Broker 发送消息的客户端
|-
|Consumer
|消息消费者，从 Broker 读取消息的客户端
|-
|ConsumerGroup
|每个 Consumer 属于一个特定的 ConsumerGroup，一条消息可以被多个不同的 ConsumerGroup 消费，但是一
TConsumerGroup 中只能有一个 Consumer 能够消费该消息
|-
|Partition
|物理上的概念，一个 topic 可以分为多个 partition ，每个 partition 内部消息是有序的
|}