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1. 理解Kafka的相关概念；
2. 掌握Kafka的基本API使用；
3. 了解Kafka的背后原理。

后续将在这学习范围内输出一些相关文章。那么本文作为Kafka系列的第一篇文章，将从“理解Kafka的相关概念”说起。首先Kafka是什么。

Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。

从上述介绍中，我们可以知道Kafka具有消息系统和流式处理平台两种角色。为了更好的理解Kafka，本文将对消息系统进行介绍。

消息系统

消息系统，又被称作消息中间件。现在听到较多的是消息队列（MQ）的叫法，算是消息中间件的一种简称，其实都是同样的意思。那么消息系统是什么。

看一个我们都熟悉的场景——电子邮件。我们发送电子邮件，实际上就是将一个邮件文件从我们的电脑转发到对方电脑上，但是我们在发送的时候，并不需要关心对方的电脑是否开着，只管发送就好，邮件会先被发送到邮件服务器上，然后当对方电脑开机时，再从邮件服务器上获取邮件。邮件服务器就是一个消息系统，可暂存应用之间通信所发送的消息。而这样能带来的好处也显而易见了，作为发送消息的生产者并不需要关心接收消息的消费者的状态，生产者只需确保将消息成功发送到消息系统即可，这是一种异步通信模式。

这种通信模式起到了解耦的作用，减少了生产者的职责。生产者只需关注生产消息和把消息发送到消息系统，而消费情况无需关注。
不仅如此，除上述我们描述的点对点（单消费者）情况，我们还可以在生产者无感知的情况下，使用发布/订阅模式。加入的新消费者去订阅主题，然后由消息系统广播给所有订阅的消费者，这为系统的扩展提供了便利。

而且通过异步能加快系统的响应。例如一个下单操作，需要涉及优惠券、积分和短信等系统的处理，如果使用同步则需要等所有系统都处理完，但这样下单系统的响应时间将大大增加。通过使用消息系统，下单系统只需将下单操作的消息写入，然后完成下单操作，响应给用户。至于优惠券、积分、短信等将由相应系统从消息系统中获取下单操作消息进行处理。

我们再试想下这样的场景，当下单系统接收的请求突增的时候，消息系统也能起到削峰/限流的作用，暂存消息，让下游系统根据自身处理能力来处理消息，避免下游系统崩溃，系统也将更为稳定。

关注的问题

通过上述的介绍，对消息系统有了一定的认识。下面我们再进一步的思考下，消息系统的功能我们已经知道了，如果让我们使用一个消息系统，需要关注哪些问题，以下是我所想到的一些：

1. 可用性。如果消息系统挂了，那消费的下游系统都将失效，所以需要保证可用性。
2. 吞吐量。如果上游系统每秒百万级的吞吐量，需要让消息系统的写入吞吐量与其匹配。同时也需关注下游系统消费情况的吞吐量。
3. 消息丢失。上游系统->消息系统->下游系统，这两个过程都有可能发生消息丢失。
4. 消息顺序。这个问题其实和消息丢失是同时存在的，由于消息的丢失，将造成消息顺序的错乱。

在后续的学习中，将带着这几个问题，去看看Kafka是如何解决。

消息系统概述

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