Kafka 是一个高性能、高可用、高可靠的支持事件数据流的消息队列系统，是实时计算的可靠数据源。
基本概念
- 事件（Event）：包含 [key, value, timestamp, headers] ，是写入 Kafka 或从 Kafka 读取的数据对象。通常是由其它数据源或设备源触发而来；事件可以看做是消息或记录；
- 主题（Topic）：将同一类事件对象组织在一起的名字空间。生产者写入指定的 Topic ，消费者订阅并从 Topic 中读取数据；
- 分区（Partition）：分区是事件在主题中的存储单元。同一个主题下的所有事件会存放在多个分区里；分区可以保证 Kafka 的高可用和可伸缩性。Kafka 保证数据写入分区和从分区读取的顺序是一致的；
- 偏移量（Offset）：消费者读取消息时会向 _consumer_offset 的特殊主题提交消息偏移量，便于追踪消息读取进度；如果发生分区再均衡（消费者群组中的消费者上线或下线），可以控制消息读取的不丢失和一致性；
Kafka 遵循生产者-消费者模型（P-C）：
- 生产者（Producer）: 往 Kafka 分区写数据的数据生产者；
- 消费者（Consumer）: 从 Kafka 分区读取数据的数据消费者；消费者通常会处于某个消费者群组里。
流程图
Kafka 生产者写入示意图：
Kafka 消费者读取示意图：
Zookeeper 和 Kafka
启动服务
启动 Zookeeper 服务。切换到 Zookeeper 解压目录下，执行如下命令：
启动 Kafka 服务。切换到 Kafka 解压目录下，执行如下命令：
创建和查看消息主题
执行如下命令，创建了一个 order-events 的消息主题：
查看主题 order-events 的信息：
步骤一：引入 POM 依赖
步骤二：创建Kafka消息发送组件
步骤三： 创建Kafka消息消费组件
步骤四：创建消息发送者（业务），这里借用了“后端简易实验框架” 的功能。这里的消息对象可以替换成自己工程里的对象哈，稍加改动即可。
Kafka 还可以用于可靠的数据源，为实时计算组件提供事件流，如下图所示代码：
这里还必须事先创建一个 Topic = goods-order-count 的主题：
- 《Kafka权威指南》
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