为什么会有kafka

起源是数据集成，从不同地方拿数据，数据流非常的乱

数据集成超麻烦，你往往会发现你用在收集整理数据的时间是最多的，像这样

随着时代的发展，会有各种各样的新数据，特点：实时的，不断产生，量大

数据有两种：一种是数据库数据，比如用户、产品等关系型数据；另一种是实时的数据，比如数据（包括用户点击、浏览等），应用数据（包括CPU的使用等）和log。

因此有了各种各样的新系统来处理这些数据

但是这些数据产生后，产生的问题：数据爆炸

如果不同的数据用不同的数据库来存储监控，不同应用要从不同的地方取得需要的数据，就会这样（炸了）

问题：

数据源多

数据传输可靠性

数据一致性

所以Kafka出现了，把数据集成这个环节做的简洁高效，像这样

解决办法就是通过一个统一的部件来做数据的采集传输

Kafka把这个过程抽象了一下变成了这样（眼熟不眼熟，就是生产者消费者模型呀）：

kafka设计的基本原则

1. 一个流能不能解决所有问题

2. 不仅仅是消息系统，而是一个流处理系统

3. 不仅是单台，而是clusters

特性：

• 支持大数据，高吞吐

• 保证消息的有序

• 数据持久化

• 支持分布式

Kafka最核心的是log，什么是log呢，log就是记录什么时间发生了什么事

log抽象起来就是有序序列

如果log非常多，就进行partition

当log很多就要做成分布式，对log分区，每个partition是独立的、不交互的，这样避免了partition之间的协调，非常高效。像这样：

那为什么不考虑不同partition之间的顺序呢？因为复杂度

工作流程就是数据源（生产者）将数据写入log，消费者从log中提取数据，log起到了一个消息队列的作用。所以Kafka就是一个基于分布式log实现的，具有发布／订阅功能的消息系统。

如何应用kafka

分布式系统

数据集成

实时计算

例子：

各个公司的ceo，如果其中某一个消息丢了怎么办

做法就是讲所有事件都排成有序队列，保证消息不丢

数据集成

因为Kafka用log记下了所有时间发生的所有事，任何一个状态都可以被恢复出来。Kafka的理念就是实时处理就是log加计算（Job），像这样：

注意：本文归作者所有，未经作者允许，不得转载