在我們大量使用分布式資料庫、分布式計算集群的時候，是否會遇到這樣的一些問題：
l 我想分析一下使用者行為（pageviews），以便我能設計出更好的廣告位
l 有些資料，我覺得存資料庫浪費，直接存硬碟又怕到時候操作效率低。
這個時候，我們就可以用到分布式訊息系統了。雖然上面的描述更偏向於乙個日誌系統，但確實kafka在實際應用中被大量的用於日誌系統。
首先我們要明白什麼是訊息系統，在kafka官網上對kafka的定義叫：a distributed publish-subscribe messaging system。publish-subscribe是發布和訂閱的意思，所以更準確的說kafka是乙個訊息訂閱和發布的系統。publish-subscribe這個概念很重要，因為kafka的設計理念就可以從這裡說起。
我們將訊息的發布（publish）暫時稱作producer，將訊息的訂閱（subscribe）表述為consumer，將中間的儲存陣列稱作broker，這樣我們就可以大致描繪出這樣乙個場面：
生產者（藍色，藍領麼，總是辛苦點兒）將資料生產出來，丟給broker進行儲存，消費者需要消費資料了，就從broker中去拿出資料來，然後完成一系列對資料的處理。
乍一看這也太簡單了，不是說了它是分布式麼，難道把producer、broker和consumer放在三颱不同的機器上就算是分布式了麼。我們看kafka官方給出的圖：
多個broker協同合作，producer和consumer部署在各個業務邏輯中被頻繁的呼叫，三者通過zookeeper管理協調請求和**。這樣乙個高效能的分布式訊息發布與訂閱系統就完成了。圖上有個細節需要注意，producer到broker的過程是push，也就是有資料就推送到broker，而consumer到broker的過程是pull，是通過consumer主動去拉資料的，而不是broker把資料主動傳送到consumer端的。
這樣乙個系統到底在**體現出了它的高效能，我們看官網上的描述：
至於為什麼會有o(1)這樣的效率，為什麼能有很高的吞吐量我們在後面的文章中都會講述，今天我們主要關注的還是kafka的設計理念。了解完了效能，我們來看下kafka到底能用來做什麼，除了我開始的時候提到的之外，我們看看kafka已經實際在跑的，用在哪些方面：
至此你應該對kafka是乙個什麼樣的系統有所體會，並能了解他的基本結構，還有就是他能用來做什麼。那麼接下來，我們再回到producer、consumer、broker以及zookeeper這四者的關係中來。
我們看上面的圖，我們把broker的數量減少，只有一台。現在假設我們按照上圖進行部署：
l server-1 broker其實就是kafka的server，因為producer和consumer都要去連它。broker主要還是做儲存用。
l server-2是zookeeper的server端，zookeeper的具體作用你可以去官網查，在這裡你可以先想象，它維持了一張表，記錄了各個節點的ip、埠等資訊（以後還會講到，它裡面還存了kafka的相關資訊）。
l server-3、4、5他們的共同之處就是都配置了zkclient，更明確的說，就是執行前必須配置zookeeper的位址，道理也很簡單，這之間的連線都是需要zookeeper來進行分發的。
l server-1和server-2的關係，他們可以放在一台機器上，也可以分開放，zookeeper也可以配集群。目的是防止某一台掛了。
簡單說下整個系統執行的順序：
1. 啟動zookeeper的server
2. 啟動kafka的server
3. producer如果生產了資料，會先通過zookeeper找到broker，然後將資料存放進broker
4. consumer如果要消費資料，會先通過zookeeper找對應的broker，然後消費。
對kafka的初步認識就寫到這裡，接下去我會寫如何搭建kafka的環境。最後感謝大神 @rockybean
的指導和幫助。
分布式訊息系統Kafka初步
在我們大量使用分布式資料庫 分布式計算集群的時候，是否會遇到這樣的一些問題 l 我想分析一下使用者行為 pageviews 以便我能設計出更好的廣告位 l 有些資料，我覺得存資料庫浪費，直接存硬碟又怕到時候操作效率低。這個時候，我們就可以用到分布式訊息系統了。雖然上面的描述更偏向於乙個日誌系統，但確...
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