kafka适合以下哪种场景 数据持久化存储，kafka适合以下哪种场景

Kafka在大数据环境中如何应用呢?

1、数据中心的数据需要共享时，kafka的producer先从数据中心读取数据，然后传入kafka缓存并加入待消费队列。各分支结构作为数据消费者，启动消费动作，从kafka队列读取数据，并对获取的数据进行处理。

2、首先肯定是从磁盘中读出数据到页缓存，然后从页缓存中拷贝到kafka中，然后再从kafka中拷贝到socket中，最后再给网卡。

3、对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。

4、实时处理：Kafka可以实现实时的数据处理和推送，支持实时日志处理和大数据处理等场景。劣势 复杂性：Kafka的架构和设计较为复杂，需要相关技术人员具备深入的理解和掌握。

5、主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。Kafka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。

以下哪些是Kafka实际的应用场景()

1、Kafka可以作为分布式系统的一种外部提交日志。日志有助于在节点之间复制数据，并充当故障节点的重新同步机制，以恢复它们的数据。Kafka的日志压缩特性支持这种用法。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。

2、Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理大量的数据并且具备高并发能力。其核心思想是通过分布式的方式将消息发送给多个服务节点，从而实现高效的数据传输。

3、Kafka的使用场景：- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

4、Kafka是一个分布式的、高吞吐的、基于发布/订阅的消息系统。利用kafka技术可以在廉价PC Server上搭建起大规模的消息系统。

Kafka的特性

1、Kafka的特性：- 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition， consumer group 对partition进行consume操作。

2、主要特性 Kafka是一种高吞吐量 的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

3、kafka主要有以下特性：尤其是高吞吐量，是他的最大卖点。kafka之所以能够实现高吞吐量，是基于他自身优良的设计，及集群的可扩展性。

4、它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。

5、卡夫卡的小说不讲求故事的明晰性，人物性格的典型性和环境描写的具体性，所有这些特点都是由小说内容的寓意性而来。为了更好地显示小说的哲理内涵，更深刻地表现世界的不可理喻，他习惯于采用神秘的象征。

kafka高并发基于什么实现

1、Kafka是高吞吐量低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有广泛的应用。那他是如何做到这么高的吞吐量和高性能呢？生产者通过多batch合并一个request 一次性发送broker提高吞吐量 。

2、尤其是高吞吐量，是他的最大卖点。kafka之所以能够实现高吞吐量，是基于他自身优良的设计，及集群的可扩展性。

3、kafka集群可以动态扩展broker，多个partition同时写入消费数据，实现真正的高并发。kafka的起源 kafka起源于LinkedIn公司，当时领英公司需要收集两大类数据，一是业务系统和应用程序的性能监控指标数据，而是用户的操作行为数据。

4、每一个Partition其实都是一个文件 ，收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾（虚框部分）。Kafka的数据并 不是实时的写入硬盘 ，它充分利用了现代操作系统 分页存储 来利用内存提高I/O效率。

5、Kafka是一个由Scala和Java编写的企业级的消息发布和订阅系统，最早是由Linkedin公司开发，最终开源到Apache软件基金会的项目。

6、个或者多个副本，副本保持和主副本的数据同步，当主副本出故障时就会被替代。

Kafka使用场景

Kafka的consumer读取队列信息，并一定的处理策略，将获取的信息更新到数据库。完成数据到数据中心的存储。数据中心的数据需要共享时，kafka的producer先从数据中心读取数据，然后传入kafka缓存并加入待消费队列。

除了Kafka Streams，其他开源流处理工具包括Apache Storm和Apache Samza。事件溯源是一种应用程序设计风格，其中将状态更改记录为按时间顺序排列的记录序列。

使用场景：笔者主要是用来做日志分析系统，其实Linkedin也是这么用的，可能是因为kafka对可靠性要求不是特别高，除了日志，网站的一些浏览数据应该也适用。

应用程序通过Consumer API，向Kafka集群订阅一个或多个Topic的消息，并处理这些Topic下接收到的消息。