1. kafka的使用场景
上游模块或系统产生数据，下游模块或系统使用数据、分析数据、计算数据，这样的就可以使用消息系统。
我个人认为就是，可以异步处理，一个管生产、一个管消费，关系基本稳定不会倒置，就可以使用消息系统。
还有一种场景就是，把数据放到消息中间件里存放，不存放在数据库里。这些数据顺序存在消息中间件，反而比存在数据库随机读写效率要快。
kafka现在可以和Apache flume（日志收集系统）、Apache Storm（实时数据处理）、Spark（内存数据处理）、elasticSearch（全文检索系统）可以做到无缝对接。
2. 主流消息中间件对比
- 可以看到ActiveMQ 和 Kafka都是使用基于JVM的语言编写
- RabbitMQ使用Erlang和go语言差不多，本身就支持高并发。但严格遵守AMQP协议，所以受到约束，性能反而不如Kafka整体性能高
- Kafka主要目标是高性能，自己设计并使用了一种协议，并不主流。仿AMQP
- 事务，只有ActiveMQ支持。RabbitMQ和Kafka为追求更高的性能，牺牲了事务的特性
- 负载均衡：要把请求分发到集群，避免某台机器上压力过大，甚至宕机
- 动态扩容：如果不支持动态扩容，就需要服务停机，很多公司不可接受。Kafka可以支持在线不停机扩容
- Kafka的动态扩容是通过zookeeper来实现的。
- zookeeper是广泛应用在分布式系统中，用来管理分布式状态管理、分布式心跳管理、分布式配置管理、分布式锁服务的集群
- Kafka动态扩容时，在zookeeper的节点上触发相应的事件，Kafka会捕获这些事件，进行新一轮的负载均衡，客户端捕获这些事件进行相应的自定义处理，