用例

这是Apache Kafka®的一些流行用例的描述，有关这些领域的一些概况，请参阅这个博客。

消息传递

Kafka可以很好地替代更传统的消息代理，消息代理的使用有多种原因（从数据生产者分离处理、缓冲未处理的消息等），与大多数消息传递系统相比，Kafka具有更好的吞吐量、内置的分区、复制和容错能力，这使它成为大型消息处理应用程序的良好解决方案。

在我们的经验中，消息传递使用的吞吐量通常相对较低，但可能需要较低的端到端延迟，并且通常依赖于Kafka提供的强大的持久性保证。

在这个领域，Kafka可以与传统的消息系统（如ActiveMQ或RabbitMQ）相媲美。

网站活动追踪

Kafka最初的用例是能够将用户活动跟踪管道重建为一组实时发布订阅源，这意味着站点活动（页面视图、搜索或用户可能采取的其他操作）被发布到中心主题，每个活动类型有一个主题，这些源可用于订阅一系列用例，包括实时处理、实时监视和加载到Hadoop或离线数据仓库系统中，以便离线处理和报告。

活动跟踪通常是非常高的量，因为每个用户页面视图都会生成许多活动消息。

指标

Kafka通常用于操作监控数据，这包括从分布式应用程序收集统计数据，以生产操作数据的集中提要。

日志聚合

许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代。日志聚合通常从服务器收集物理日志文件，并将它们放在中央位置（可能是文件服务器或HDFS）进行处理，Kafka将文件的细节抽象出来，并将日志或事件数据抽象为消息流，这允许更低的延迟处理，更容易支持多个数据源和分布式数据消费，与像Scribe或Flume这样的以日志为中心的系统相比，Kafka同样具有良好的性能、更强的持久性保证，并且可以大大降低端到端延迟。

流处理

许多Kafka用户处理在由多个阶段组成的处理管道中的数据，从Kafka主题中使用原始输入数据，然后聚合、充实或以其他方式转换为新的主题，以便进一步消费或后续处理。例如，推荐新闻文章的处理管道可以从RSS提要中抓取文章内容并将其发布到“articles”主题；进一步的处理可能对内容规范化或去重，并将清理后的文章内容发布到新主题；最后的处理阶段可能尝试向用户推荐此内容。这种处理管道基于各个主题创建实时数据流图，从0.10.0.0开始，Apache Kafka中有一个轻量级但功能强大的流处理库，名为Kafka Streams，用于执行如上所述的数据处理，除了Kafka Streams之外，其他开源流处理工具还包括Apache Storm和Apache Samza。

Event Sourcing

Event Sourcing是一种应用程序设计风格，其中状态变化被记录为时间顺序的记录序列，Kafka对非常大的存储日志数据的支持，使它成为构建这种风格的应用程序的极佳后端。

提交日志

Kafka可以作为分布式系统的一种外部提交日志，日志帮助在节点之间复制数据，并作为失败节点恢复数据的重新同步机制，Kafka中的日志压缩特性有助于支持这种用法，在这个用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。