kafka 是一个为事件流而生的分布式消息系统，广泛应用于网页用户记录跟踪，IOT 设备，日志采集，系统监控等场景。
kafka 是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点，并已在成千上万家公司运行。
举个例子，大部分现代人都刷过抖音、b 站、淘宝，都知道这些应用 app 有个特点就是推荐算法，你浏览的越多，它们越知道你对什么感兴趣。推荐算法如果离开了用户行为数据，也就是用户的浏览记录，那么就像是巧妇难为无米之炊，需要有数据的支撑才能让推荐算法发挥出它的效果。
那么，有什么实现方式呢，无非就是以下几种，用户点击一下，算法接到一个请求，进行分析，然后输出相关推荐。
这种方式是不可能的，为什么呢，一是一个点击一个点击的数据量太少，除非做下存储，然后隔一段事件批量拉取做分析，二是对算法系统压力太大，万一用户请求太多了，容易打爆算法系统。还有一种就是接入消息中间件，就像 kafka，用户点击一下，生产者（这里可以是 app 或者相应查询内容的后端服务）发送一个事件到 kafka 服务器（专业术语是 broker），然后就不管了，这时候算法系统（消费者）拉取数据，进行实时或者离线分析，就算你高峰期用户请求再多，有 broker 在，最多就是消息挤压，我慢慢消费就行了，总有一天消费得完，分析完再反哺用户，然后用户再点击，再分析，再反哺，造成一个循环，这个循环进行的多了，用户的兴趣爱好就暴露的越明显，这也就是越刷越停不下来的原因。（大家要少刷啊！多读书！少看抖音）。
可能大家还有个疑惑，既然你请求多了会打爆算法系统，那么为什么不会打爆 broker 呢，这就设计到 kafka 的横向扩容特性了，纵使你数据再多，我加机器，加分区解决。
再举个例子，是从kafka 中文教程看到的，很生动形象（做下推荐，这个是为大佬翻译了 kafka 官方文档，并且一直在维护，nb！yyds！）。
生产者消费者，生产者生产鸡蛋，消费者消费鸡蛋，生产者生产一个鸡蛋，消费者就消费一个鸡蛋，假设消费者消费鸡蛋的时候噎住了（系统宕机了），生产者还在生产鸡蛋，那新生产的鸡蛋就丢失了。再比如生产者很强劲（大交易量的情况），生产者1秒钟生产100个鸡蛋，消费者1秒钟只能吃50个鸡蛋，那要不了一会，消费者就吃不消了（消息堵塞，最终导致系统超时），消费者拒绝再吃了，”鸡蛋”又丢失了，这个时候我们放个篮子在它们中间，生产出来的鸡蛋都放到篮子里，消费者去篮子里拿鸡蛋，这样鸡蛋就不会丢失了，都在篮子里，而这个篮子就是”kafka”。
鸡蛋其实就是”数据流”，系统之间的交互都是通过”数据流”来传输的（就是tcp、https什么的），也称为报文，也叫”消息”。
消息队列满了，其实就是篮子满了，”鸡蛋” 放不下了，那赶紧多放几个篮子，其实就是kafka的扩容。
各位现在知道kafka是干什么的了吧，它就是那个”篮子”。
后面大家会看到一些关于kafka的名词，比如topic、producer、consumer、broker，我这边来简单说明一下。
- producer：生产者，就是它来生产”鸡蛋”的。
- consumer：消费者，生出的”鸡蛋”它来消费。
- topic：你把它理解为标签，生产者每生产出来一个鸡蛋就贴上一个标签（topic），消费者可不是谁生产的”鸡蛋”都吃的，这样不同的生产者生产出来的”鸡蛋”，消费者就可以选择性的”吃”了。
- broker：就是篮子了。
Original: https://www.cnblogs.com/cyrus-s/p/15550994.html
Author: 三木同学
Title: Kafka 概述
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