kafka是什么？
一句话概括：Apache Kafka 是一款开源的分布式消息引擎系统，使用纯二进制的字节序列来传输消息，支持点对点模型（如客服电话）、发布/订阅模型（如报纸订阅）。
引擎：具备某种能量转换传输的能力；
消息引擎：将上游的巨大能力平稳的输出到下游
消息系统：不是很恰当，它片面强调了消息主体的作用，而忽视了这类系统引以为豪的消息传递属最基础的消息引擎：系统 A 发送消息给消息引擎系统，系统 B 从消息引擎系统中读取 A 发送的消息。
既然消息引擎是用于在不同系统之间传输消息的，那么如何设计待传输消息的格式从来都是一等一的大事。试问一条消息如何做到信息表达业务语义而无歧义，同时它还要能最大限度地提供可重用性以及通用性？
kafka中消息还是结构化的，只是在使用之前都要将其转换成二进制的字节序列。
常见的两种消息传输方法：
- 点对点模型：也叫消息队列模型。系统 A 发送的消息只能被系统 B 接收，其他任何系统都不能读取 A 发送的消息。日常生活的例子比如电话客服就属于这种模型：同一个客户呼入电话只能被一位客服人员处理，第二个客服人员不能为该客户服务。
- 发布/订阅模型：有一个主题（Topic）的概念，你可以理解成逻辑语义相近的消息容器。该模型也有发送方和接收方，向主题发布消息的客户端应用程序称为生产者（Producer），生产者程序通常持续不断地向一个或多个主题发送消息，而订阅这些主题消息的客户端应用程序就被称为消费者（Consumer）。消费者也能够同时订阅多个主题的消息。 发送方也称为发布者（Publisher），接收方称为订阅者（Subscriber）。和点对点模型不同的是，这个模型可能存在多个发布者向相同的主题发送消息，而订阅者也可能存在多个，它们都能接收到相同主题的消息。生活中的报纸订阅就是一种典型的发布 / 订阅模型。
kafka支持上述两种模型。
我们把生产者和消费者统称为客户端（Clients）。可以同时运行多个生产者和消费者实例，这些实例会不断地向 Kafka 集群中的多个主题生产和消费消息。
有客户端自然也就有服务器端。Kafka 的服务器端由被称为 Broker 的服务进程构成，即一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成，Broker 负责接收和处理客户端发送过来的请求，以及对消息进行持久化。
虽然多个 Broker 进程能够运行在同一台机器上，但更常见的做法是将不同的 Broker 分散运行在不同的机器上，这样如果集群中某一台机器宕机，即使在它上面运行的所有 Broker 进程都挂掉了，其他机器上的 Broker 也依然能够对外提供服务。这其实就是 Kafka 提供高可用的手段之一。
为什么需要消息引擎系统？
答案就是"削峰填谷"，上下游（由于业务性质的不同所导致的）处理速度不匹配，所以需要消息队列来做缓冲。
所谓的"削峰填谷"就是指缓冲上下游瞬时突发流量，使其更平滑。特别是对于那种发送能力很强的上游系统，如果没有消息引擎的保护，"脆弱"的下游系统可能会直接被压垮导致全链路服务"雪崩"。但是，一旦有了消息引擎，它能够有效地对抗上游的流量冲击，真正做到将上游的"峰"填满到"谷"中，避免了流量的震荡。
消息引擎系统的另一大好处在于发送方和接收方的松耦合，这也在一定程度上简化了应用的开发，减少了系统间不必要的交互。 