首先了解一下消息队列。
对于传统消息队列，遇到下述情况，可以使用消息队列进行改造。
那么使用消息队列的好处？
1.解耦，可以独立扩展以及修改两边的处理过程，只需要确保接口的一致性即可，
2.可恢复性，当系统中一部分组件失效时候，不会影响整个系统，消息队列降低了程序之间的耦合度，因此当处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复之后被处理
举个例子：对于电商系统的订购，对于常规操作，可能订单系统在在调用库存系统时，由于库存系统故障，导致订单创建失败，订单系统与库存系统高度耦合
那么引入消息队列，订单系统创建订单完成之后，将减少库存放入消息队列中，就算库存系统崩溃，订单系统也可以完成创建，并且在库存系统启动之后读取消息队列中的信息，完成较少库存任务。
3.流量削峰，在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这个突发流量并不常见，如果以能处理这类的访问标准来投入资源随时待命，这就是巨大的浪费，当然对于可预见的比如双十一，这个增加应用的副本数量无疑对用户体检以及访问速度会提升很多。对于这种情况，消息队列可以换件短时间内高流量压垮应用。
举个例子，例如秒杀活动，有时候会瞬间带来超大的用户访问量，这个时候容易造成服务器瘫痪，这个时候引入消息队列，秒杀系统逐步处理消息队列中情况，可以短时间缓解系统压力
4.异步通信，有时候对于产生出的消息，用户并不想立即进行处理，这个石斛可以放入消息队列中，以后想处理的时候在进行处理。
消息队列分为两种模式：
1.点对点模式，也即是P2P（point to point）
2. 发布/订阅模式，也就是Pub/Sub模式
这个包含三个角色：主题（Topic），生产者（producer），消费者（consumer）。多个消费者可以将消息发送到Topic中，系统将这些消息传递给多个消费者。
发不到Topic的消息会被所有的订阅者消费
kafka就是一个发布订阅的模式。看一下kafka的官方介绍
kafka是一个分布式流数据处理平台，那么流数据处理平台一般都有下述三个特性
1.可以发布以及订阅流式的记录
2.储存流式的记录，并且有较好的容错性
3.在流式记录产生时就进行处理
那么kafka一般适用于的应用类别：
1.构造实时流数据管道，可以在系统或者应用之间可靠的获取数据
2.构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。
kafka的概念：
1.kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上
2.kafka通过topic对存储的流数据进行分类
3.每条记录包含一个key，一个value和一个timestamp（时间戳）
kafka的四个核心API：
1. The Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个kafka topic
2.The Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个topic，并且对发布给他们的流式数据进行处理
3.The Streams API 允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个topic产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或者多个topic中去，在输入输出流中进行有效的转换
4.The Connector API 允许构建并运行可重用的生产者或消费者，将kafka topics连接到已存在的应用程序挥着数据吸用。比如连接到一个关系型数据库，捕捉表的所有变更内容。
kafka客户端以及服务端通信使用的是简单，高性能支持多语言的TCP协议 。
Kafka的基础架构：
1.Producer：消息生产者，也就是向kafka broker发消息的客户端
2.Consumer：消息消费者，从kafka broker中去消息的客户端
3.Consumer Group：消费者组，由多个consumer组成。消费这组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费，消费组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费组，也就是消费者组在逻辑上其实是一个订阅者
4.Broker：一台kafka服务器就是一个broker，一个集群由多个broker组成，一个broker可以融安多个topic
5.Topic：相当于一个队列，生产者以及消费者面向的都是一个topic
6.Partition：分区。主要是为了实现可扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker上，一个topic可以分为多个partition，每个partition都是一个有序的队列
7.Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障，这个节点的partition数据不对事，并且kafka仍可以进行正常工作，kafka提供了副本机制，一个topic的每个分区可以有若干个副本，一个leader和若干个follower，leader与follower不再同一个服务器上，部署在一个服务器上没有意义，因此副本数量加上leader一般小于等于服务器数量
8.leader：每个分区多个副本的“主”，生产这发送数据的对象，以及消费者消暑数据的对象都是leader
9.follower：每个分区多个副本的“从”，实时从leader中同步数据，保持和leader数据的同步。leader发生故障是，某个follower会成为新的leader。
