kafka是JMS的一种实现
JMS（java message service）：middle ware，中间件技术。
Queue:队列模式，P2P，点对点。
publish-subscribe:主题模式，发布订阅模式。
消息中间件具体了解点这里。
kafka--分布式流计算平台
类似于消息系统发布订阅数据流。
以分布式、副本集群方式存储数据流。
实时处理数据流。
构建实时数据流管道，水平可伸缩，容错，速度快。
kafka特点
1.巨量数据：TB级
2.高吞吐量：支持每秒百万消息
3.分布式：支持在多个server之间进行消息分区
4.多客户端支持：和多语言进行协同。
kafka是消息系统，组件
zk //协同系统
broker //代理，即kafka server，并不维护哪个消费者消费了消息
producter //生产者
consumer //消费者，维护了消费的消息状态
consumer group //消费者组，每个组中只有一个消费者可以消费消息。
topic //主题
kafka的核心设计
1.消息缓存于FileSystem的存储，数据被即刻写入OS内核页，并缓存以及清理磁盘（可以配置）。
2.消息被消费后，kafka长时间驻留消息，如有必要，可以实现重复消费。
3.对分组消息使用消息set，防止网络过载。
4.不像大多数消息系统那样，将消费消息的元数据保存在server，而是将其保存在消费者。这样可以解决一些问题，比如：松散消息导致出错；相同消息的多次分发。
5.消费者状态默认存在zk中，也可以存在其它的OLTP中。
6.kafka中的生产和消费是push-and-pull模式（推拉模式，生产者push消息到broker中，消费者从broker中pull消息出来）。
7.kafka没有主从模式，所有broker地位相同，broker数据均在zk中维护，并在producter和consumer中共享。
8.kafka的LB（load balance,负载均衡）策略允许producer动态发现broker。
9.producer维护了broker的连接池，并能够通过zk的watcher call机制实时进行更新。
10.producer可以选择同步或异步的方式向broker发送消息。
消息压缩
1.producer压缩消息（GZIP + snappy），consumer解压缩。
2.压缩的消息没有深度限制。
3.在message的header中有一个compression byte来区分消息是否被压缩，这个压缩字节的低2位代表压缩类型，值为0表示未压缩。
4.消息压缩机制对于使用kafka进行跨数据中心建立数据镜像非常有用，压缩格式可以降低网络带宽，使一个active数据中心能向一个passive数据中心传输大量数据。
kafka镜像
将源集群的数据副本化到target kafka集群