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🐘 什么是 Kafka？
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流处理应用。它最初由 LinkedIn 开发，后来贡献给 Apache 基金会，并成为最受欢迎的消息队列之一。
🧱 核心特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 高吞吐量 | 每秒处理上百万条消息，轻轻松松 |
| 可扩展性 | 水平扩展，不怕用户猛增 |
| 持久化 | 消息写入磁盘、可配置保留时间 |
| 容错性 | 多副本机制，保证数据不丢 |
| 发布-订阅模式 | 类似“订报纸”，生产者发消息，消费者订阅消费 |
🧩 Kafka 的核心组件
| 组件名 | 描述 |
|---|---|
| Producer（生产者） | 发送消息到 Kafka 的客户端 |
| Consumer（消费者） | 从 Kafka 中读取消息 |
| Broker（代理） | Kafka 的服务节点，负责存储和转发消息 |
| Topic（主题） | 消息的分类通道，相当于“邮箱的文件夹” |
| Partition（分区） | 每个主题可以有多个分区，实现并发处理 |
| Zookeeper（协调者） | Kafka 使用它来进行分布式协调（新版本可以不依赖） |
📦 Kafka 工作流程简图
Producer ---> [Kafka Topic 分区1]---> [Kafka Topic 分区2]---> ...↓Broker 存储消息↓Consumer Group 读取消息
📚 Kafka 常见使用场景
日志收集系统：比如将应用日志汇总分析
订单系统：订单创建、库存扣减、发送通知等解耦处理
实时数据分析：搭配 Spark、Flink 实现实时流处理
消息队列替代品：比传统 MQ 更强大更高吞吐
用户行为跟踪：比如网站点击、页面停留等行为实时记录
✅ Kafka 的优缺点
优点：
极高性能和可扩展性
消息持久化，支持消息重放
支持多消费者订阅和消费组机制
缺点：
使用和维护门槛略高（分布式系统，配置多）
对延迟不敏感场景更适合（不是实时极低延迟）
老版本依赖 Zookeeper，部署稍复杂（新版本已支持 KRaft 模式）
🚀 快速感知：Kafka 和其他 MQ 的对比
| 特性/中间件 | Kafka | RabbitMQ | RocketMQ |
|---|---|---|---|
| 吞吐量 | 极高 | 中等 | 高 |
| 消息顺序 | 保证分区内顺序 | 保证通道内顺序 | 支持顺序 |
| 持久性 | 默认持久化 | 可配置持久化 | 默认持久化 |
| 适用场景 | 实时大数据流、日志 | 企业系统异步通信 | 阿里系项目，性能要求高 |
✨ 总结一句话
Kafka 是企业级高吞吐的消息中间件，擅长处理海量数据的实时流。