首先，问读者老爷们一个简单的问题，如果你需要为你的数据选择一个同时具备高吞吐 、数据持久化、可扩展的数据传递系统，你会选择什么样的工具或架构呢？
答案非常显而易见，那就是 Kafka，不妨再次套用一个被反复用烂掉的例子：淘宝，双十一，上亿的用户在某个时间点同时下单，这个流量规模可想而知，如果直接把所有请求交给后端服务处理，数据库可能已经挂了成千上万次了。而如果先将这些请求写入 Kafka 的消息队列，就可以避免数据库的瞬时高并发写入压力，从而保证数据库的稳定。这就是 Kafka 的削峰填谷场景。
当然，Kafka 的应用场景可不止这一个，还有很多很多，随便再举两个例子：
- 系统解耦：为两个作用不同但相互依赖的系统进行解耦，举个例子，用户下单后，订单系统将访问库存系统，扣除相应库存数量，此时如果库存系统无法访问，则用户将下单失败。如果在两个系统之间接入 Kafka，订单系统只需要把消息传递给 Kafka，就返回成功了，订单系统恢复后再从 Kafka 读取订单数据，完成库存系统的更新。
- 异步处理：同样适用于上述示例，让系统的订单处理、库存扣减等操作异步进行，用户下单后可立即收到成功的反馈，减轻系统的瞬时压力。
而针对上述这些场景，Kafka 具备每秒处理上百万条消息的能力，并且能够以分布式、去中心化的方式进行扩展，这还没完，通过其分区和副本机制，可以保证数据的高可用性和一致性。
那么怎么样才能把这么牛*的工具给用起来呢？我们用 Kafka 的第一步，当然是把我们的事务系统接到 Kafka，让数据实时流过去啦，所以又轮到 NineData 闪亮登场了。
什么是 NineData？
相信各位看官们都知道 NineData 是什么，此处不再赘述，在本文的场景中，NineData 是一个实时数据管道的角色，通过它可以轻松将各种业务系统（例如 MySQL、Oracle）接入 Kafka，摇身一变成为 Kafka 的生产者。
这里我们以 Oracle 为例，介绍配置方法。
步骤一：录入 Oracle 和 Kafka
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登录 NineData 控制台，单击数据源管理 >数据源 ，然后在页面中单击创建数据源，选择需要录入的数据源。
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根据页面提示进行配置，然后单击创建数据源完成创建。
步骤二：配置同步链路
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登录 NineData 控制台，单击数据复制 >数据复制 ，然后单击创建复制。
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根据页面提示配置复制任务，由于我们想要实现实时数据同步，需要在复制类型 处额外勾选增量复制。
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配置完成后启动任务，针对您配置的所有同步对象，NineData 会先对所有的存量数据进行全量迁移，接下来就是实时迁移源端 Oracle 中新增的增量数据，所有新写入的数据都将一条不漏地传递到 Kafka，每当 Oracle 端的增量数据已经全部写入 Kafka，并且没有新的增量数据时，任务面板中的延迟 将显示为 0 秒，代表当前 Kafka 中的数据是最新的。
步骤三（可选）：配置任务异常告警
在迁移过程中，可能需要系统实时监控任务状态，在任务有异常时即刻通知你。
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登录 NineData 控制台，单击数据复制 >数据复制，然后单击复制任务名称。
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单击右上角的配置告警。
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输入策略名称 ，单击保存配置即可。您可以直接使用内置的默认规则，在任务运行失败，或复制延迟大于等于 10 分钟的时候，发送短信提醒您。您也可以自定义创建规则，根据您的需求来进行通知。
下一步
至此，你已经完成了业务系统接入 Kafka 的所有步骤，业务数据将源源不断地从 Oracle 流入 Kafka，接下来你只需要让你的应用从 Kafka 中消费数据，即可实现完整的数据流处理。