Kafka就是一个缓存，可以解耦，可以承载很多数据，性能好。
Redis也可以做缓存
Kafka 是开源消息系统，可以处理实时数据，高通量、低等待的平台。
是一个分布式消息队列，根须topic来归类。发送消息的叫Producer，接收到 Consumer。
Kafka集群中有多个kafka实例组成，每个实例叫做broker
无论是kafka集群，还是producer、consumer 都依赖于 zookeeper 保存元信息，来保证系统可用性
1、Producer 消息生产者，往kafka中发消息的客户端
2、consumer 消息消费者，从kafka中取消息的客户端
3、Topic 可以理解为队列
4、Consumer Group 消费者组
组内有多个消费者实例，他们共享一个公共的ID，即groupID
组内所以消费者协调在一起，消费topic
每个分区，只能有同一个消费者组内的一个consumer消费
5、broker
一个kafka服务器就是一个broker
6、partition ：一个topic可以分为多个partition
每个partition都是一个有序队列
kafka保证按一个partition中的顺序，将消息发送给consumer
不能保证topic整体有序
7、offset：
kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名。
用offset做名字的好处是方便查找。
例如：找2049的位置，只要找到2048.kafka。
1、点对点模式：一对一
特点：发送到队列中的消息，只有一个接受者处理
2、发布、订阅模式：类似于公众号，一对多
数据产生后，推送给所有订阅者。
1、解耦
允许你独立扩展或者修改两边的处理过程
2、冗余
消息队列把数据进行持久化直到他们被完全处理。规避数据丢失风险。
3、扩展性
消息队列解耦了处理过程，增大入队和处理的频率很容易，只要增加处理过程即可。
4、灵活、峰值处理能力
访问量突增的情况下，应用依旧要持续发挥作用，但是这样的突发流量不常见。
如果以处理峰值来投入资源随时待命，无疑是巨大的浪费。
消息队列可以顶住突发的访问压力，而且不会造成突发请求超负荷崩溃情况。
5、可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响整个系统。
即使一个消费者进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
6、顺序保证
大部分的消息队列是排序的，可以保证数据按照特定的顺序来处理。
kafka只保证一个partition内的消息的有序性
7、缓冲
有助于控制和优化数据流的速度，解决生产消息和消费消息处理速度不一致的情况
8、异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息，消息队列提供异步处理机制，
允许用户把一个消息放入队列，但并不理解处理它
副本，主从，，往leader里面写，出也是，但是我们不用管，这是内部实现的。
查看当前kafka中所有topic
./bin/kafka-topics.sh --zookeeper node3:2181 --list
创建topic
./bin/kafka-topics.sh --zookeeper node3:2181 --create --replication-factor 2 --partitions 1 --topic topic1122
删除topic
./bin/kafka-topics.sh --zookeeper node3:2181 --delete --topic topic0908
发送消息
./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node3:9092 --topic topic1122
接收消息
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node3:9092 --from-beginning --topic topic1122
消费者组
修改consumer.properties文件
启动消费者
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node3:9092 --topic topic1122 --consumer.config config/consumer.properties
原文：https://www.cnblogs.com/ming-michelle/p/14609148.html