原标题：大数据时代：Kafka 如何做到 1 秒发布百万条消息

说起 Kafka 的第一个突出特定就是“快”，而且是那种变态的“快”。据最新的数据：每天利用 Kafka 处理的消息超过1万亿条，在峰值时每秒钟会发布超过百万条消息，就算是在内存和 CPU 都不高的情况下，Kafka 的速度最高可以达到每秒十万条数据，并且还能持久化存储。那么，Kafka 是如何做到的呢？

分布式消息系统 Kafka

Kafka 是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。之后成为 Apache 项目的一部分，主要用于处理活跃的流式数据。

● 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

● 高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。

● 支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息。

● 支持Hadoop并行数据加载。

的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。

kafka 相关名词解释如下：

1、producer：消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。

5、consumer：从 kafka 集群中消费消息的终端或服务。

Kafka 有四个核心的 API。客户端和服务器端的通信，是基于简单，高性能，且与编程语言无关的 TCP 协议。

因为每条消息都被 append 到该 Partition 中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是 Kafka 高吞吐率的一个很重要的保证）。 Kafka 集群分区日志如下所示：

每个分区是一个有序的，不可变的记录序列，不断附加到结构化的提交日志中。每个分区中的记录都被分配一个顺序的 id 号，称为唯一标识分区中每个记录的偏移量。

比起大多数的消息系统来说，Kafka 有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让 Kafka 成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于 Kafka 提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如 ActiveMR 或 RabbitMQ。

Kafka 的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的 Topic 里。那么这些结果被订阅者拿到后，就可以做进一步的实时处理，或实时监控，或放到 hadoop 离线数据仓库里处理。

作为操作记录的监控模块来使用，即汇集记录一些操作信息，可以理解为运维性质的数据监控吧。

日志收集方面，其实开源产品有很多，包括 Scribe、Apache Flume。很多人使用 Kafka 代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或 HDFS）进行处理。然而 Kafka 忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让 Kafka 处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的系统比如 Scribe 或者 Flume 来说，Kafka 提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。

这个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始 Topic 来的数据进行阶段性处理，汇总，扩充或者以其他的方式转换到新的 Topic 下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从 RSS 数据源中抓取文章的内容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返还给用户。这就在一个独立的 Topic 之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。Strom 和 Samza 是非常著名的实现这种类型数据转换的框架。

事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。比如动态汇总（News feed）。

Kafka 可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka 类似于 Apache BookKeeper 项目。

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