定义
是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域
简单入门kafka
来源于B站：https://www.bilibili.com/video/BV1vx411f7hA
首先了解发布与订阅系统，想象一个公众号
运营公众号的人把文章发布到平台上，阅读者只要订阅相应的公众号，当有新的文章发布的时候阅读者就可以阅读到新的文章了。
这种发布者和阅读者没有直接沟通，而是通过中间站来传递消息的模式就是发布和订阅模式
当多个应用程序向多个程序发送消息
可以看到有很多程序和很多的通讯链路
这样会造成三个问题
- 团队之间可能进行着重复的工作，会造成资源的浪费
- 信息过多无法同步时，会造成信息的丢失
- 程序之间相互依赖耦合度太高，可能会牵一发动全身
这样时候基于发布/和订阅的消息系统就很重要了：Kafka
简单的说kafka就是可以接受不同的生产者的消息，然后被不同的消费者来订阅这些消息供自己使用
生产者、消息、订阅者
消息：可以想象成是数据库里面的一行数据
生产者：发布消息的程序
消费者：订阅消息的程序
这样看起来Kafka就像一个管道
但是既然所以生产者都把消息发到这里，生产者该怎么拿到自己想要的消息呢？
主题（Topic）：生产者把消息放进kafka的时候需要给消息分好主题，而消费者会订阅不同的主题
还有一个很重要的概念
分区（partition）：分区可以分布在不同的服务器上，这样一个主题就可以分布在多个服务器上了
生产者会把消息放入到相应的主题相应的分区上面
生产者怎么知道该放入哪个分区里面呢？
1、跟之前指定主题一样，生产者指定去哪个分区
2、如果没 指定的话，消息里面的键就起作用了，分区器会根据键来决定消息的去处
突然我们又引入了两个概念
键：一个标记，每一个值都会对应一个标记，每一条消息都会对应一个标记
分区器：一个算法，输入值是键，输出值是该去哪个分区
一条消息可能会包含这些内容：
那接下来我们消费者要怎么读取数据呢？
这又要引入一个很重要的概念了：偏移量
- 偏移量：也就是第几个
- 一个分区里，每个消息的偏移量都是唯一的
- 消费者只能顺序读取
到现在我们已经看到了一个独立的kafka服务器了，这就是broker
多个broker就组成了kafka集群
我们可以看到两个broker里面的消息是一样的，当broker1宕掉的时候broker2还是好的，我们可以继续从broker2里面来读取数据。
kafka集群里面还有一个Broker来当作充当控制器的角色，可能会负责一些分区该分配给哪些Broker死掉这些
总结：
我们主要介绍了：
1、消息、生产者（发布）、消费者（订阅）
2、主题（指定）、分区（指定、[分区器、键]）
3、broker、集群