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Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它在实时计算系统中有着非常强大的功能。通常情况下，使用Kafka构建系统或应用程序之间的数据管道，用来转换或响应实时数据，使数据能够及时地进行业务计算，得出相应结果。

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，它使用Scala和Java语言编写，是一个基于Zookeeper系统的分布式发布订阅消息系统，该项目的设计初衷是为实时数据提供一个统一、高通量、低等待的消息传递平台。在0.10版本之前，Kafka只是一个消息系统，主要用来解决应用解耦、异步消息等问题，在0.10版本之后，Kafka推出了连接器与流处理的功能，使其逐渐成为一个流式数据平台。

ApacheKafka作为分布式消息系统，可以处理大量的数据，并能够将消息从一个端点传递到另外一个端点。Kafka系统在大数据领域中的应用非常普遍，它能够在离线和实时两种大数据计算架构中处理数据，这得益于Kafka的众多优点，其优点具体如下。

（1）解耦。Kafka具备消息系统的优点，只要生产者和消费者数据两端遵循接口约束，就可以自行扩展或修改数据处理的业务过程。

（2）高吞吐量、低延迟。即使在非常廉价的机器上，Kafka也能做到每秒处理几十万条消息，而它的延迟最低只有几毫秒。

（3）持久性。Kafka可以将消息直接持久化在普通磁盘上，且磁盘读写性能优异。

（4）扩展性。Kafka集群支持热扩展，Kaka集群启动运行后，用户可以直接向集群添。

（5）容错性。Kafka会将数据备份到多台服务器节点中，即使Kafka集群中的某一台加新的Kafka服务节点宕机，也不会影响整个系统的功能。

（6）支持多种客户端语言。Kafka支持Java、.NET、PHP、Python等多种语言。

在大数据计算系统的开发场景中，若需要对接外部数据源时，就可以使用Kafka系统，如读者熟悉的日志收集系统和消息系统，Kafka读取日志系统中的数据，每得到一条数据，就可以及时地处理一条数据，这就是常见的流式计算框架。在流式计算框架中，Kafka一般用来缓存数据，它与Apache旗下的Spark、Storm等计算框架有着非常好的集成，这些计算框架可以接收Kafka中的缓存数据并进行计算，实时得出计算结果。

Kafka使用消费组(ConsumerGroup)的概念统一了点对点消息传递模式和发布订阅消息传递模式，当Kafka使用点对点模式时，它可以将待处理的工作任务平均分配给消费组中的消费者成员；当使用发布订阅模式时，它可以将消息广播给多个消费组。Kafka采用多个消费组结合多个消费者，既可以扩展消息处理的能力，也允许消息被多个消费组订阅。

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