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1.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以统⼀接⼝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，如浏览⽹⻚、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。
2.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，但是确并没有完全遵循JMS规范。
- 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Consumer Group，⼀条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，但是⼀个Consumer Group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。
