kafka介绍：
作用：
- 系统之间解耦和
- 峰值压力缓冲
- 异步通信
特点：生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据，高吞吐量，没有主从关系，依靠Zk协调
结构：
- topic：消息队列/分类
kafka里面的消息是有topic来组织的，简单的我们可以想象为一个队列，一个队列就是一个topic，然后它把每个topic又分为很多个partition（自己指定），这个是为了做并行的，在每个partition内部消息强有序，相当于有序的队列，其中每个消息都有个序号offset，比如0到12，从前面读往后面写。一个partition对应一个broker，一个broker可以管多个partition，比如说，topic有6个partition，有两个broker，那每个broker就管3个partition。这个partition可以很简单想象为一个文件，位置信息叫offset,当数据发过来的时候它就往这个partition上面append，追加就行，消息不经过内存缓冲，直接写入磁盘（零拷贝技术），kafka和很多消息系统不一样，很多消息系统是消费完了我就把它删掉，而kafka是根据时间策略删除，而不是消费完就删除，在kafka里面没有一个消费完这么个概念，只有过期这样一个概念。
producer自己决定往哪个partition里面去写，这里有一些的策略，譬如如果hash（默认算法是 hash 取 %），或者是轮询的负载均衡，不用多个partition之间去join数据了。consumer自己维护消费到哪个offset，每个consumer都有对应的group，group内是queue消费模型（各个consumer消费不同的partition，因此一个消息在group内只消费一次），group间是publish-subscribe消费模型，各个group各自独立消费，互不影响，因此一个消息在被每个group消费一次
分区的意义：
1.kafka为什么要在topic里加入分区的概念？
producer只需要关心消息发往哪个topic，而consumer只关心自己订阅哪个topic，并不关心每条消息存于整个集群的哪个broker。 为了性能考虑，如果topic内的消息只存于一个broker，那这个broker会成为瓶颈，无法做到水平扩展。若没有分区，一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中，就会分布不均匀，即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多，若此topic的消息压力很大的情况下，服务器A就可能导致压力很大，吞吐也容易导致瓶颈。
可靠性的原因之一：Kafka会给每个分区找一个节点当带头大哥（Leader），以及若干个节点当随从（Follower）。消息写入分区时，带头大哥除了自己复制一份外还会复制到多个随从。如果随从挂了，Kafka会再找一个随从从带头大哥那里同步历史消息；如果带头大哥挂了，随从中会选举出新一任的带头大哥，继续笑傲江湖。
2.kafka消息存储和生产者模型
环境搭建：
非常简单
- 解压压缩包
- 配置../ kafka_2.10-0.8.2.2/config/server.properties文件
三个地方需要配置，broker.id、log.dirs、zookeeper.connect
broker.id：必须是整数
log.dirs：真实数据存储的地方
zookeeper.connect：zk的地址
3.启动
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
4.一些命令
创建Topic： kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 查看创建的Topic： kafka-topics.sh --list --zookeeper hadoop:2181 启动生产者脚本： kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop:9092 --topic test 启动消费者脚本： kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop:2181 --topic test --from-beginning --from-beginning的使用：从头开始消费
查看topic详细信息
kafka-topics.sh --describe --zookeeper hadoop:2181 --topic test