消息队列的特点：
生产者消费者模式
先进先出(FIFO)顺序保证
可靠性保证：
- 自己不丢数据(Kafka默认是7天)
- 消费者不丢数据："至少一次，严格一次"
至少一次就是可能会有两次，会重
严格一次机制就是会负责一点
消息队列常见场景：
系统之间解耦合
- queue模型
- publish-subscribe模型
峰值压力缓冲
异步通信
Kafka是一个高吞吐的分布式消息系统
Apache kafka is publish-subscribe messaging rethought as a distributed commit log.
Kafka的架构
producer: 消息的生产者
consumer: 消息消费者
broker: kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息
topic: 消息队列/分类
架构里面有些元信息是存在Zookeeper上，整个集群的管理也和Zookeeper有很大的关系
Kafka的消息存储和生产消费模型
一个topic分成多个partition，每个partition内部消息强有序，其中的每个消息都有一个序号叫offset。
一个partition只对应一个broker，一个broker可以管多个partition。
消息不经过内存缓冲，直接写入文件。
根据时间策略删除，而不是消费完就删除。
producer自己决定往哪个partition写消息，可以是轮询的负载均衡或者是基于hash的partition策略。
Kafka里面的消息是由topic来组织的，可以想象为一个队列，一个队列就是一个topic，然后它把每个topic又分为多个partition，这个是为了做并行，在每个partition里面是有序的，相当于有序的队列，其中每个消息都有序号offset，从前往后写。
一个partition对应一个broker，一个broker可以管多个partition，比如，topic有6个partition，有两个broker，那每个broker就管3个partition。
这个partition可以很简单想象为一个文件，当数据发过来的时候它就往这个partition上面append，追加就行，kafka和很多消息系统不一样，很多消息系统是消费完了我就把它删掉，而kafka是根据时间策略删除，而不是消费完就删除，在kafka里面没有一个消费完这么个概念，只有过期这样一个概念，这个模型带来了很多个好处。
consumer自己维护消费到哪个offset，每个consumer都有对应的group，group内是queue消费模型，各个consumer消费不同的partition，因此一个消息在group内只消费一次。group间是publish-subscribe消费模型，各个group各自独立消费，互不影响，因此一个消息只被每个group消费一次。
Kafka的特点：
1.消息系统的特点：生存者消费者模型，FIFO
消息系统基本的特点是保证了，有基本的生产者消费者模型，partition内部是FIFO的，partition之间呢不是FIFO的，当然我们可以把topic设为一个partition，这样就是严格的FIFO。
2.高性能：单节点支持上千个客户端，百MB/s吞吐
接近网卡的极限。
3.持久性：消息直接持久化在普通磁盘上且性能好
直接写到磁盘里面去，就是直接append到磁盘里面去，这样的好处是直接持久话，数据不会丢，第二个好处是顺序写，然后消费数据也是顺序的读，所以持久化的同时还能保证顺序，比较好，因为磁盘顺序读比较好。
4.分布式：数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展
分布式，数据副本，也就是同一份数据可以到不同的broker上面去，也就是当一份数据，磁盘坏掉的时候，数据不会丢失，比如3个副本，就是在3个机器磁盘都坏掉的情况下数据才会丢，在大量使用情况下看这样是非常好的，负载均衡，可扩展，在线扩展，不需要停服务的。
5.很灵活：消息长时间持久化+Client维护消费状态
有人可能会说kafka写磁盘，会不会是瓶颈，其实不会而且是非常好的，为什么是非常好的，因为kafka写磁盘是顺序的，所以不断的往前产生，不断的往后写，kafka还用了sendFile的0拷贝技术，提高速度，而且还用到了批量读写，一批批往里写，64K为单位，100K为单位，每一次网络传输量不会特别小，RTT（RTT:Round-TripTime往返时间）的开销就会微不足道，对文件的操作不会是很小的IO，也会是比较大块的IO。
0拷贝
从WIKI的定义中，“零拷贝”是指计算机操作的过程中，CPU不需要为数据在内存之间的拷贝消耗资源。而它通常是指计算机在网络上发送文件时，不需要将文件内容拷贝到用户空间（User Space）而直接在内核空间（Kernel Space）中传输到网络的方式。