1.3 为什么选择Kafka

基于发布与订阅的消息系统那么多，为什么Kafka会是一个更好的选择呢？

1.3.1 多个生产者

Kafka可以无缝地支持多个生产者，不管客户端在使用单个主题还是多个主题。所以它很适合用来从多个前端系统收集数据，并以统一的格式对外提供数据。例如，一个包含了多个微服务的网站，可以为页面视图创建一个单独的主题，所有服务都以相同的消息格式向该主题写入数据。消费者应用程序会获得统一的页面视图，而无需协调来自不同生产者的数据流。

1.3.2 多个消费者

除了支持多个生产者外，Kafka也支持多个消费者从一个单独的消息流上读取数据，而且消费者之间互不影响。这与其他队列系统不同，其他队列系统的消息一旦被一个客户端读取，其他客户端就无法再读取它。另外，多个消费者可以组成一个群组，它们共享一个消息流，并保证整个群组对每个给定的消息只处理一次。

1.3.3 基于磁盘的数据存储

Kafka不仅支持多个消费者，还允许消费者非实时地读取消息，这要归功于Kafka的数据保留特性。消息被提交到磁盘，根据设置的保留规则进行保存。每个主题可以设置单独的保留规则，以便满足不同消费者的需求，各个主题可以保留不同数量的消息。消费者可能会因为处理速度慢或突发的流量高峰导致无法及时读取消息，而持久化数据可以保证数据不会丢失。消费者可以在进行应用程序维护时离线一小段时间，而无需担心消息丢失或堵塞在生产者端。消费者可以被关闭，但消息会继续保留在Kafka里。消费者可以从上次中断的地方继续处理消息。

1.3.4 伸缩性

为了能够轻松处理大量数据，Kafka从一开始就被设计成一个具有灵活伸缩性的系统。用户在开发阶段可以先使用单个broker，再扩展到包含3个broker的小型开发集群，然后随着数据量不断增长，部署到生产环境的集群可能包含上百个broker。对在线集群进行扩展丝毫不影响整体系统的可用性。也就是说，一个包含多个broker的集群，即使个别broker失效，仍然可以持续地为客户提供服务。要提高集群的容错能力，需要配置较高的复制系数。第6章将讨论关于复制的更多细节。

1.3.5 高性能

上面提到的所有特性，让Kafka成为了一个高性能的发布与订阅消息系统。通过横向扩展生产者、消费者和broker, Kafka可以轻松处理巨大的消息流。在处理大量数据的同时，它还能保证亚秒级的消息延迟。