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一、什么是消息队列
消息指的是两个应用间传递的数据。数据的类型有很多种形式，可能只包含文本字符串，也可能包含嵌入对象。
“消息队列(Message Queue)”是在消息的传输过程中保存消息的容器。在消息队列中，通常有生产者和消费者两个角色。生产者只负责发送数据到消息队列，谁从消息队列中取出数据处理，他不管。消费者只负责从消息队列中取出数据处理，他不管这是谁发送的数据。
二、为什么使用消息队列
主要有三个作用：
- 解耦。如图所示。假设有系统B、C、D都需要系统A的数据，于是系统A调用三个方法发送数据到B、C、D。这时，系统D不需要了，那就需要在系统A把相关的代码删掉。假设这时有个新的系统E需要数据，这时系统A又要增加调用系统E的代码。为了降低这种强耦合，就可以使用MQ，系统A只需要把数据发送到MQ，其他系统如果需要数据，则从MQ中获取即可。
- 异步。如图所示。一个客户端请求发送进来，系统A会调用系统B、C、D三个系统，同步请求的话，响应时间就是系统A、B、C、D的总和，也就是800ms。如果使用MQ，系统A发送数据到MQ，然后就可以返回响应给客户端，不需要再等待系统B、C、D的响应，可以大大地提高性能。对于一些非必要的业务，比如发送短信，发送邮件等等，就可以采用MQ。
- 削峰。如图所示。这其实是MQ一个很重要的应用。假设系统A在某一段时间请求数暴增，有5000个请求发送过来，系统A这时就会发送5000条SQL进入MySQL进行执行，MySQL对于如此庞大的请求当然处理不过来，MySQL就会崩溃，导致系统瘫痪。如果使用MQ，系统A不再是直接发送SQL到数据库，而是把数据发送到MQ，MQ短时间积压数据是可以接受的，然后由消费者每次拉取2000条进行处理，防止在请求峰值时期大量的请求直接发送到MySQL导致系统崩溃。
三、kafka消息中间件
Kafka 最早是由 LinkedIn 公司开发一种分布式的基于发布/订阅的消息系统，之后成为 Apache 的顶级项目。
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我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势。这个很有意思，在经济学上有个长裙理论，就是说，如果长裙的销量高了，说明经济不景气了，因为姑娘们没钱买各种丝袜了。
有些数据，我觉得存数据库浪费，直接存硬盘又怕到时候操作效率低。
这个时候，我们就可以用到分布式消息系统了。虽然上面的描述更偏向于一个日志系统，但确实kafka在实际应用中被大量的用于日志系统。
首先我们要明白什么是消息系统，在kafka官网上对kafka的定义叫：A distributed publish-subscribe messaging system。publish-subscribe是发布和订阅的意思，所以更准确的说kafka是一个消息订阅和发布的系统。publish-subscribe这个概念很重要，因为kafka的设计理念就可以从这里说起。
我们将消息的发布（publish）暂时称作producer，将消息的订阅（subscribe）表述为consumer，将中间的存储阵列称作broker，这样我们就可以大致描绘出这样一个场面：
结构图：
多个broker协同合作，producer和consumer部署在各个业务逻辑中被频繁的调用，三者通过zookeeper管理协调请求和转发。这样一个高性能的分布式消息发布与订阅系统就完成了。图上有个细节需要注意，producer到broker的过程是push，也就是有数据就推送到broker，而consumer到broker的过程是pull，是通过consumer主动去拉数据的，而不是broker把数据主动发送到consumer端的。
这样一个系统到底哪里体现出了它的高性能，如官网上所述，翻译如下：
（1）数据在磁盘上存取代价为O(1)。一般数据在磁盘上是使用BTree存储的，存取代价为O（lgn）。
（2）高吞吐率。即使在普通的节点上每秒钟也能处理成百上千的message。
（3）显式分布式，即所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。
（4）支持数据并行加载到Hadoop中。
特性：
- 同时为发布和订阅提供高吞吐量 。Kafka 的设计目标是以时间复杂度为 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。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。
- 消息持久化?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 功能?支持 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。这样易于向外扩展，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。
- 消费消息采用 pull 模式?消息被处理的状态是在 consumer 端维护，而不是由 server 端维护，broker 无状态，consumer 自己保存 offset。