http://kafka.apache.org/
目前越来越多的开源分布式处理系统如Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。
使用场景：设想这样一个情景：想分析用户在网站上的的浏览行为。这些浏览日志，存数据库浪费，直接存硬盘又怕到时候操作效率低。
此时，消息系统就是一个选择。
1.组件
Broker
['brəʊkə] n.经纪人
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。
Partition
每个Topic包含一个或多个Partition。
Producer
生产者，负责发布消息到Kafka broker。
Consumer
消费者，从Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group。
2.常用类
2.1消费者
kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector
kafka消费者的连接信息。
ConsumerConnector kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(ConsumerConfig arg0)
创建ConsumerConnector。
Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector.createMessageStreams(Map<String, Integer> topicCountMap)
根据制定的map创建
kafka.consumer.KafkaStream<byte[], byte[]>
Kafka消息流。
kafka.consumer.ConsumerIterator<byte[], byte[]>
kafka消费者的迭代器。
MessageAndMetadata<byte[], byte[]>
Kafka消息。
byte[] kafka.message.MessageAndMetadata.message()
得到MessageAndMetadata中的信息。
2.2生产者
kafka.javaapi.producer.Producer<Integer, String>
kafka生产者。
kafka.javaapi.producer.Producer.Producer<Integer, String>(ProducerConfig arg0)
Producer的构造函数。
kafka.producer.ProducerConfig
Producer配置。
kafka.producer.ProducerConfig.ProducerConfig(Properties arg0)
ProducerConfig的构造函数。
void kafka.javaapi.producer.Producer.send(KeyedMessage<Integer, String> arg0)
kafka生产者发送消息。
3.消息交付特点
1. kafka对消息的重复、丢失、错误以及顺序没有严格的要求。
2. kafka提供at-least-once delivery,即当consumer宕机后，有些消息可能会被重复delivery。
3. 因每个partition只会被同一consumer group内的一个consumer消费，故kafka保证每个partition内的消息会被顺序的订阅。
4. Kafka为每条消息为每条消息计算CRC校验，用于错误检测，crc校验不通过的消息会直接被丢弃掉。
5.增减consumer，broker，partition会导致rebalance，所以rebalance后consumer对应的partition会发生变化。
4. partition 的个数考虑
a) 如果consumer比partition多，是浪费，因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的，所以consumer数不要大于partition数。
b) 如果consumer比partition少，一个consumer会对应于多个partitions，这里主要合理分配consumer数和partition数，否则会导致partition里面的数据被取的不均匀。
5.带弄懂
a)server怎么标识不同的consumer？是zk自己分配编号，还是consumer构造函数的参数指定？
b) 何为一个consumer？进程还是线程还是别的什么？
c)consumer所在机器性能低，个数与partition个数一致还是消费不充分怎么办？