比如消息队列在复杂系统中的解耦，又比如消息队列在高并发下的场景如果让流量变得更平缓。
随后我会跟你介绍一下Kafka中的一些重要的名词，比如主题、Broker、分区等。
注意，Kafka不仅仅是消息中间件，他还是优秀的分布式流处理平台，不过在本文中重点还是研究Kafka在消息队列中的应用，以及原理。
1. 使用场景在我们学习Kafka之前，先想一想什么地方需要用到消息中间件。
然后，我将举两个小例子，简单的说一说消息中间件的使用场景。
1.1 解耦比如我们在一个系统中，需要调用其他的很多个系统，我们当然可以在这个系统中挨个调用其他的系统。但是问题就来了，如果我们需要调用的其他系统有变动，比如增加了新的系统，或者有一些系统不再提供服务了，那么应该怎么办呢？修改系统调用的代码，然后再次上线？
这样显得特别的麻烦，而且也使得这个系统与其他的系统完完全全的耦合在了一起。
所以我们可以把我们的”服务调用“，封装成一个消息，发送到消息中间件上。
对于其他的系统，只需要去这个消息中间件上面拉取自己需要的消息，然后进行处理。
此外，对于用户来说，也不需要等待这么长的时间，只要这个系统将消息丢进了消息中间件就可以返回了，这就保证了更快的响应速度。
这就是我们所说的解耦，一个系统只管把数据发送到中间件中，另外的系统只管从中间件中拿到数据，然后处理。
1.2 削峰填谷一开口就知道老高并发了。
这个名词我们其实并不陌生，但凡你搜过”高并发“、”秒杀”这一类的关键词，就一定会查到这样的结果。
那么削峰填谷的关键就在于让流量变得更加的平缓。
咱们就拿“秒杀”举例。
那么对于这个商城来讲，这个“秒杀”活动的上游服务就是下单。而这个上游服务需要调用很多的下游服务，比如库存服务生成库存，订单服务生成订单，支付服务，而支付服务又可能需要调用第三方的支付接口等等。简单来讲，就是上游服务的处理速度远远大于下游服务的处理速度。
那么这个时候如果我们不对上游服务做任何的限制，所有的请求直接打到下游服务，那么整个系统都可能挂掉。
所以，我们可以用消息中间件来做“削峰填谷”这件事情。
上游服务只需要将“某某用户在某某时间购买了某某商品”等这些必要的信息，丢进消息中间件中，然后下游服务按照自己的速度，从消息中间件中拉取信息，然后消费。这样，整个系统的处理就能有条不紊了。
在这里，我只是举了一些小例子，省略了很多细节，真正的业务并没有这么简单，还有很多东西是需要考虑的，比如我们把消息放进了消息中间件中，什么时候才能被消费呢，会不会一直饥饿，这个时候需不需要再次发送信息呢？
再比如，如果我再次发送了信息，有没有可能重复消费呢？
又或者，我们发送的信息有没有可能丢了？
诸如此类的问题其实还有很多，我们带着这些问题往下看。
2. 概念说完了消息队列的用途，我准备跟你介绍一下在Kafka中的几个常见的名词。
但是有一点是需要注意的，虽然在本篇，甚至本系列的文章中，我可能都在讲消息队列这个概念，但是Kafka不仅仅只是个消息引擎系统，他还是一个很优秀的分布式流处理平台。
只不过作者能力学识都有限，所以目前只能先研究消息队列这个方面的内容。
2.1 生产者与消费者这个很容易理解，生产者就是发送消息的对象。
生产者负责把需要处理的消息或者记录，发送到消息队列中，剩下的事情就与他无关了。
消费者是处理消息的对象。
消费者负责从消息队列中拉取待处理的消息，然后进行处理。
2.2 主题在上面的内容中，我只说到了“把消息丢到消息队列”以及“从消息队列中拉取消息”这么两种说法，那么现在我们要解决的问题是：
怎么确定我该把消息发送到哪/我该从哪里拿消息？
如果有不同种类的消费者，会不会把消息搞混？
其实如果只有一种消息，那么是不会有这个问题的。但是如果有不同种类的消息呢，比如我有下单的消息，也有日志的消息，那么会不会存在订单服务拿到了日志消息这种情况呢？难道我应该配置多个Kafka吗？
所以在Kafka中有了主题这种说法。
在解释原理之前，你可以这么理解，一个主题，对应一个队列。我们在发送消息的时候，选择合适的主题，将消息发送到这个主题中。
生产者将消息发送到设定好的主题中，消费者负责从特定的主题拉取消息，然后进行处理。
如此一来，我们的消息队列就可以处理更多种类的消息了。
2.3 Broker上面我们提到了生产者与消费者，他们被称为Kafka的客户端。
既然有客户端，那么就一定有服务端，就是我们这一小节提到的Broker。
Broker相当于Kafka的服务端，你可以理解为是队列存在的地方，生产者把消息发送到Broker中，消费者从Broker中获取消息。
2.4 分区在上面我们提到了，在Broker中有好几个主题，生产者向Broker中的某一个主题发送信息，消费者从Broker中的某一个主题拉取信息。
那么我们很容易的可以发现，这个消息队列是存在性能瓶颈的。
在这里，Broker所在的机器的IO速度，可能会使得这个消息队列存在性能上的瓶颈。