Kafka有哪些特点？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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Kafka的特点有：1、同时为发布和订阅提供高吞吐量；2、可进行持久化操作，将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费；3、分布式系统，易于向外扩展；4、支持online和offline的场景。
Kafka的特点及使用场景
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。
它主要用于处理活跃的流式数据。在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。
传统的企业消息系统并不是 非常适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用：
Kafka主要特点：
同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。
可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。
支持online和offline的场景。
Kafka的设计要点：
1、直接使用linux 文件系统的cache，来高效缓存数据。
2、采用linux Zero-Copy提高发送性能。传统的数据发送需要发送4次上下文切换，采用sendfile系统调用之后，数据直接在内核态交换，系统上下文切换减少 为2次。根据测试结果，可以提高60%的数据发送性能。
3、数据在磁盘上存取代价为O(1)。kafka以topic来进行消息管理，每个topic包含多个part（ition），每个part对应一 个逻辑log，有多个segment组成。每个segment中存储多条消息（见下图），消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储 位置，避免id到位置的额外映射。每个part在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。发布者发到某个topic的消息 会被均匀的分布到多个part上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消 息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息 订阅者才能订阅到，segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment。
4、显式分布式，即所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。Producer和broker之间没有负 载均衡机制。broker和consumer之间利用zookeeper进行负载均衡。
所有broker和consumer都会在zookeeper中进 行注册，且zookeeper会保存他们的一些元数据信息。如果某个broker和consumer发生了变化，所有其他的broker和 consumer都会得到通知。
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