kafka
消息队列的优点
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通过异步处理减少响应所需时间。
将用户的请求数据存储到消息队列之后就立即返回结果。随后，系统再对消息进行消费。
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削峰/限流
先将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，然后后端服务再慢慢根据自己的能力去消费这些消息，这样就避免直接把后端服务打垮掉。
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降低系统耦合性。
生产者发送消息到消息队列中去，消费者去消息队列取消息进行消费，不需要和其他系统有耦合，提高了系统的扩展性。
Kafka的优点？
- 性能好 ：基于 Scala 和 Java 语言开发，设计中大量使用了批量处理和异步的思想，最高可以每秒处理千万级别的消息。
- 生态好 ：Kafka 与周边生态系统的兼容性是最好的没有之一，尤其在大数据和流计算领域。
Kafka 应用场景：
- 消息队列 ：建立实时流数据管道，以可靠地在系统或应用程序之间获取数据。
- 数据处理： 构建实时的流数据处理程序来转换或处理数据流。
队列模型了解吗？
使用队列（Queue）作为消息通信载体，满足生产者与消费者模式，一条消息只能被一个消费者使用，未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。
Kafka 的消息模型（发布-订阅模型）知道吗？
发布订阅模型（Pub-Sub） 使用主题（Topic） 作为消息通信载体，类似于广播模式；发布者发布一条消息，该消息通过主题传递给所有的订阅者
什么是Producer、Consumer、Broker、Topic、Partition？
- Producer（生产者） : 产生消息的一方。
- Consumer（消费者） : 消费消息的一方。
- Broker（代理） : 可以看作是一个独立的 Kafka 实例。多个 Kafka Broker 组成一个 Kafka Cluster。
- Topic（主题） : Producer 将消息发送到特定的主题，Consumer 通过订阅特定的 Topic(主题) 来消费消息。
- Partition（分区） : Partition 属于 Topic 的一部分。一个 Topic 可以有多个 Partition ，并且同一 Topic 下的 Partition 可以分布在不同的 Broker 上，这也就表明一个 Topic 可以横跨多个 Broker 。
Kafka 的多副本机制了解吗？带来了什么好处？
分区（Partition）中的多个副本之间会有一个叫做 leader ，其他副本称为 follower。我们发送的消息会被发送到 leader 副本，然后 follower 副本才能从 leader 副本中拉取消息进行同步。
生产者和消费者只与 leader 副本交互。其他副本只是 leader 副本的拷贝，它们的存在只是为了保证消息存储的安全性。当 leader 副本发生故障时会从 follower 中选举出一个 leader,但是 follower 中如果有和 leader 同步程度达不到要求的参加不了 leader 的竞选。
多分区以及多副本机制有什么好处？
- Kafka 通过给特定 Topic 指定多个 Partition, 而各个 Partition 可以分布在不同的 Broker 上, 这样便能提供比较好的并发能力（负载均衡）。
- Partition 可以指定对应的 Replica 数, 这也极大地提高了消息存储的安全性, 提高了容灾能力，不过也相应的增加了所需要的存储空间。
kafka的消费组
组内可以有一个或多个消费者实例，而这些消费者实例共享一个id，称为group id。消费者组内的所有成员一起订阅某个主题的所有分区，注意一个消费者组中，每一个分区只能由组内的一个消费者订阅。
