Apache已经发布了Kafka 0.8，也是自从成为Apache软件基金会的顶级项目后Kafka的 第一个主版本。 Apache Kafka是发布—订阅消息传递，实现了分布式提交日志，适用于离线和在线消息消费。它最初由LinkedIn开发的消息系统，用于低延迟的收集和发送大 量的事件和日志数据。最新版本包括群集内复制和多数据目录支持。目前请求处理也是异步的，使用请求处理线程的附属线程池来实现。日志文件可以按年龄进行覆 盖，并且日志级别可通过JMX进行动态设置。性能测试工具已提供，帮助解决存在的性能问题，并寻找潜在的性能优化点。
Kafka是一个分布式，分区化，可复制的提交日志服务。生产者将消息发布到Kafka主题，消费者订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群 上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka群集保留一个用于缩放，并行化和容错性的分区。每个分区是一个有序，不可变的消息序列，并 不断追加到提交日志文件。分区的消息每个也被赋值一个称为偏移顺序的序列化编号。
偏移是由消费者来控制。典型的消费者将处理列表中的下一条消息，它可以以任何顺序接收消息，因为Kafka集群为所有发布的消息保留一段可配置的时 间。这让消费者很灵活，他们可以来去自由而不影响群集，并适合像Hadoop集群这样的脱机消费者。生产者能够选择那一个主题，主题的那一个分区，来发布 该消息。消费者自己也可以分配一个消费者组名，每个消息将发送给每个订阅消费者组的消费者。如果所有的消费者有不同的消费组，那么消息将被广播到每一个消 费者。
Kafka可以像一个传统的消息Broker使用。它具有高吞吐量，内置分区，可复制和容错等特性，这使得它成为大型消息处理应用的理想解决方案。 Kafka也可以用于高访问量的网站活动的跟踪机制。网站活动可以被发布，并且可以被实时处理，或加载到Hadoop或离线的数据仓库系统。Kafka也 可以用来作为一种日志整合方案。代替工作于日志文件，日志可以作为消息流处理。
Kafka目前用于LinkedIn，它每天处理超过100亿消息，持续负载平均每秒172,000消息。目前，无论从内部和外部的使用数据的应用 程序大量使用多订阅者支持。每个消息发布出来后，基本上会有5.5个消息消费者使用，这导致的结果是每一天将有550亿的消息发送给实时消费者。367个 主题涵盖用户活动的主题和运营数据，其中最大将每天增加的平均92GB批量压缩消息。信息保存时间为7天，这些平均约9.5 TB压缩消息跨越主题。除了在线消费者，还有众多的大型Hadoop集群，它们消费频繁，高吞吐量，并行矩阵，作为离线数据负载的一部分。
作为入门，访问官方的Apache Kafka文档页，你可以学习更多和下载Kafka。也有一篇来自LinkedIn的论文，标题为《构建LinkedIn的实时活动数据管道》 ,该论文讨论Kafka 建立原因和Kafka设计上的特性。