1.前言
本文主要是介绍 kafka 的一些基本概念，以及实际项目中，我们应该如何选型；
后面会持续整理相关的文章，实际项目中的用法
基本用法
亿级消息处理
分布式消息框架
…
2.kafka 是什么
Kafka 属于分布式的消息引擎系统（又称消息队列，或者消息中间件），主要用于处理实时数据流、构建高吞吐量的消息系统。它的核心功能是作为 消息中间件（Message Broker），帮助不同服务之间高效、可靠地传递数据。
核心特性
- 高吞吐量：单机支持每秒百万级消息处理。
- 持久化存储：消息可保留指定时间（如 7 天），支持重复消费。
- 分布式容错：数据自动复制到多个节点，单点故障不影响可用性。
- 实时流处理：支持窗口、聚合等复杂流处理操作。
3.kafka和其他MQ的区别，如何选择
3.1 区别
RabbitMQ 或 ActiveMQ 这样的传统消息中间件，它们处理和响应消息的方式是破坏性的（destructive），即一旦消息被成功处理，就会被从 Broker 上删除。
但是 Kafka，由于它是基于日志结构（log-based）的消息引擎，消费者在消费消息时，仅仅是从磁盘文件上读取数据而已，是只读的操作，因此消费者不会删除消息数据。
- 同时，由于位移数据是由消费者控制的，因此它能够很容易地修改位移的值，实现重复消费历史数据的功能。
3.2 如何选择
- 传统消息中间件 Rabbitmq
- 如果在你的场景中，消息处理逻辑非常复杂，处理代价很高，同时我们又不太关心消息之间的顺序
- 业务场景比较贴合，Rabbtimq 的下面几种工作模式，可以选择
- Hello World：简单队列。
- Work Queues：任务分发。
- Publish/Subscribe：消息广播。
- Routing：消息过滤。
- Topics：复杂的消息过滤。
- RPC：远程过程调用。
- Publisher Confirms：高可靠性消息发送。
- kafka 场景
- 如果你的场景需要较高的吞吐量，而且每条消息的处理时间很短
- 消息可以追溯，可以简单理解为数据库查询历史消息–这点非常重要
- 此时，Kafka 就是你的首选。
4.术语
消息：Record。Kafka 是消息引擎嘛，这里的消息就是指 Kafka 处理的主要对象。
主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。
分区：Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。
- 分区的作用就是提供负载均衡的能力，实现系统的高伸缩性。
- 不同的分区能够被放置到不同节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度而进行的，这样每个节点的机器都能独立地执行各自分区的读写请求处理。并且，我们还可以通过添加新的节点机器来增加整体系统的吞吐量。
消息位移：Offset。表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值。
副本：Replica。Kafka 中同一条消息能够被拷贝到多个地方以提供数据冗余，这些地方就是所谓的副本。副本还分为领导者副本和追随者副本，各自有不同的角色划分。副本是在分区层级下的，即每个分区可配置多个副本实现高可用。
生产者：Producer。向主题发布新消息的应用程序。
消费者：Consumer。从主题订阅新消息的应用程序。
消费者位移：Consumer Offset。表征消费者消费进度，每个消费者都有自己的消费者位移。
消费者组：Consumer Group。多个消费者实例共同组成的一个组，同时消费多个分区以实现高吞吐。
重平衡：Rebalance。消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。
5.版本号介绍
以公司 kafka docker 镜像号说明
镜像版本号：127.0.0.1:5000/kafka:2.11-2.0.0.181225
- kafka的版本是 2.0.0
- 2.11 指的是 scala 语言的版本
- 因为 kafka 是 scala 语言编写的