背景介绍，应用场景分析、核心架构分析

段背景，我们之前介绍RabbitMQ的时候，已经说过了，我们这里讲kakfa的时候，再把这一段给拿出来，再说明下。在讲实战前，我们还是有必要讲解下理论的，理论为辅，实战为主，在实战的基础上，再深入理解理论，底层原理，底层源码。下篇文章或者视频，我们将带你看官网学习kafka环境搭建、kafka基本用法、kafka的容错性测试，在掌握知识的同时，还能顺便学习下英文。

1)问题引入：

假设我们现在需要设计这样一个用户注册系统：用户注册完成后，需要给用户发送激活邮件，开通用户账号，记录用户IP、用户设备、时间等信息。

起初的设计：

存在的问题是：

由于多个系统强耦合在一起，用户注册响应会非常慢，严重影响了用户的体验，当流量大的时候，性能会更差。

3)引入消息中间件：

为了解决上述问题，我们引入消息中间件，来实现系统的解耦，多个系统间通过消息中间件进行异步通信，最终的设计图如下：
 

2、应用场景分析

1)异步通信

在很多时候，为了加快应用系统整体运转速度，并不需要立即响应某些请求，消息中间件提供了异步处理机制，允许将一些请求信息放入消息中间件中，但并不立即处理它，而是慢慢处理。在有限资源下，使用消息中间件能够使系统性能从容倍增!

如：用户注册成功的邮件通知;用户购物下单的信息通知;大数据日志收集处理

2)削峰

以防突发剧增流量瞬间冲垮系统，使用消息中间件可以支撑突发访问压力

3)业务系统解耦

系统间的耦合关系太强，会对系统的设计产生束缚，也会增加系统的复杂性，通过消息中间件可以更好的设计系统，是一个系统完成指定的功能，而不是将所有的功能融合在同一个系统中。

二、kafka简介

Kafka作为一种消息中间件，是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：

以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能

高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输

支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输

同时支持离线数据处理和实时数据处理

1、kafka架构

（编辑：唐山站长网）

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