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作用
- Kafka能够有效隔离上下游业务，将上游突增的流量缓存起来，以平滑的方式传导到下游子系统中，避免了流量的不规则冲击
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目标：
- 第一步就是要根据你掌握的编程语言去寻找对应的Kafka客户端
- 学习Kafka的高级功能，比如流处理应用开发。流处理API不仅能够生产和消费消息，还能执行高级的流式处理操作，比如时间窗口聚合、流处理连接
- JMX监控指标
两种模型：
- 点对点模型：也叫消息队列模型。如果拿上面那个“民间版”的定义来说，那么系统A发送的消息只能被系统B接收，其他任何系统都不能读取A发送的消息。日常生活的例子比如电话客服就属于这种模型：同一个客户呼入电话只能被一位客服人员处理，第二个客服人员不能为该客户服务。
- 发布/订阅模型：与上面不同的是，它有一个主题（Topic）的概念，你可以理解成逻辑语义相近的消息容器。该模型也有发送方和接收方，只不过提法不同。发送方也称为发布者（Publisher），接收方称为订阅者（Subscriber）。和点对点模型不同的是，这个模型可能存在多个发布者向相同的主题发送消息，而订阅者也可能存在多个，它们都能接收到相同主题的消息。生活中的报纸订阅就是一种典型的发布/订阅模型。
所谓的消费者组，指的是多个消费者实例共同组成一个组来消费一组主题。这组主题中的每个分区都只会被组内的一个消费者实例消费，其他消费者实例不能消费它。为什么要引入消费者组呢？主要是为了提升消费者端的吞吐量。多个消费者实例同时消费，加速整个消费端的吞吐量（TPS）
消费者组里面的所有消费者实例不仅“瓜分”订阅主题的数据，而且更酷的是它们还能彼此协助。假设组内某个实例挂掉了，Kafka能够自动检测到，然后把这个Failed实例之前负责的分区转移给其他活着的消费者。这个过程就是Kafka中大名鼎鼎的“重平衡”（Rebalance）。嗯，其实既是大名鼎鼎，也是臭名昭著，因为由重平衡引发的消费者问题比比皆是。事实上，目前很多重平衡的Bug社区都无力解决。
