在大数据的浪潮下，时时刻刻都会产生大量的数据。比如社交媒体、博客、电子商务等等，这些数据会以不同的类型存储在不同的平台里面。为了执行ETL（提取、转换、加载）操作，需要一个消息中间件系统，该系统应该是异步和低耦合的，即来自各种存储系统（如HDFS、Cassandra、RDBMS等）的数据可以同时转存在一个地方，而所有这些数据源都是彼此独立的。解决这个问题的方法之一是Kafka，它是一个开源的分布式消息处理平台。
2.内容 2.1 专业术语Message：它基本上是一个键值对，在值部分包含有用的数据和记录；
Topic：对于多租户，可以创建多个主题，这只是发布和订阅消息的名称；
Partition：对于多线程任务，可以在一个Topic中，创建多个分区，提升生产者和消费者的性能；
Offset：消息以类似于提交日志的顺序形式存储，并且从0开始为每个消息提供顺序ID（每个分区偏移量从0开始）；
Broker：Kafka集群由多个服务节点组成，这些服务节点只是集群中托管Zookeeper维护的无状态服务器的节点，英文这里没有主从概念，所以所有的Broker都是同级别的（每个Partition上会有Leader和Follower）；
Consumer：用于消费Topic的应用程序；
ConsumerGroup：消费不同Topic所使用的相同GroupID；
Producer：用于生产Topic的应用程序。
2.2 Kafka为何需要ZookeeperZookeeper是一个分布式集群管理系统，它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包含：配置维护、域名服务、分布式服务等。它目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的提供提供给用户。而在Kafka中，它提供了以下功能：
控制器选举：对于特定主题，分区中的所有读写操作都是通过复制副本的数据来完成的，每当Leader宕机，Zookeeper就会选举出新的Leader来提供服务；
配置Topic：与某个Topic相关的元数据，即某个特定Topic是否位于Broker中，有多少个Partition等存储在Zookeeper中，并在生产消息时持续同步；
ACL：Topic的权限控制均在Zookeeper中进行维护。
2.3 Kafka有哪些特性？Kafka的一些关键特性，使得它更加受到喜爱，针对传统消息系统的不同：
高吞吐量：吞吐量表示每秒可以处理的消息数（消息速率）。由于我们可以将Topic分布到不同的Broker上，因此我们可以实现每条数以千次的读写操作；
分布式：分布式系统是一个被分割成多台运行的机器的系统，所有这些机器在一个集群中协同工作，在最终用户看来是一个单一的节点。Kafka是分布式的，因为它存储、读取和写入多个节点上的数据，这些节点被称为Broker，它与Zookeeper一起共同创建了一个称为Kafka集群的生态系统；
持久性：消息队列完全保存在磁盘上，而不是保存在内存中，同一数据的多个副本（ISR）可以跨不同的节点存储。因此，不存在由于故障转移场景而导致数据丢失的可能性，并使其具有持久性；
可伸缩性：任何系统都可以水平或垂直伸缩，纵向可伸缩性意味着向相同的节点添加更多的资源，如CPU、内存，并且会产生很高的操作成本。水平可伸缩性可以通过简单的在集群中添加几个节点来实现，这增加了容量需求。Kafka水平扩展意味着当我们的容量用完时，我们可以在集群中添加一个新的节点。
2.4 Producer如何写数据？生产者首先获取Topic中的元数据，以便知道需要使用消息更新哪个Broker。元数据也存储在Broker中，并与Zookeeper保持连续同步。因此，若有多个生产者都希望连接到Zookeeper来访问元数据，会导致性能降低。当生产者获取了Topic和元数据信息，它就会在Leader所在的Broker节点的日志中写入消息，而之后Follower（ISR）会将其复制进行同步。
在写入操作可以是同步的，即仅当Follower还在其日志中同步消息时，或者异步，即只有Leader更新信息消息，状态发生给生产者。磁盘上的消息可以保留特定的持续时间，在此期限后，将自动清除旧消息，并且不再可供使用。默认情况下，设置为7天。可以通过三种策略将消息写到Topic。
send(key,value,topic,partition)：专门提供需要进行写操作的分区。不建议使用该方式，因为它可能会导致分区大小不均衡；