Kafka 起初是由 LinkedIn 公司开发的一个分布式的消息系统，后成为 Apache 的一部分，它使用 Scala 编写，以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、Apache Storm、Spark 等都支持与 Kafka 集成。
随着微服务的流行，很多公司都在尝试将现有的系统进行架构升级。促成 Movio 公司架构改造的一项关键技术就是 Kafka 消息队列。
Kafka 作为分布式消息队列，在可靠性和可扩展性方面有非常大的优势。它不仅成为了 Movio 公司基础架构的关键组成部分，还为正在创建的系统架构提供了依据。
Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。如何确保消息的精确传输？如何确保消息的准确存储？如何确保消息的正确消费？这些都是需要考虑的问题。
唯品会消息中间件团队首先从 Kafka 的架构着手，解释了 Kafka 的基本原理，然后通过对 kakfa 的存储机制、复制原理、同步原理、可靠性和持久性保证等等一步步对其可靠性进行分析，最后通过 benchmark 来增强对 Kafka 高可靠性的认知。
本文介绍了 Kafka Stream 的背景，如 Kafka Stream 是什么，什么是流式计算，以及为什么要有 Kafka Stream。接着介绍了 Kafka Stream 的整体架构、并行模型、状态存储以及主要的两种数据集 KStream 和 KTable。然后分析了 Kafka Stream 如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义、窗口操作、Join 操作、聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。最后结合示例讲解了如何使用 Kafka Stream。
Confluent 联合创始人兼 CEO Jay Kreps 发表了一篇博文，指出了 Kafka 的真正定位——它不只是个消息系统，它还是个存储系统，而它的终极目标是要让流式处理成为现代企业的主流开发范式。
人们更多的是把 Kafka 当成了消息队列系统。消息队列有一些不成文的规则，比如“不要在消息队列里保存消息”。传统的消息系统在设计上存在很多不足。从根本上讲，任何一个异步消息系统都会保存消息，只是时间很短，有时候只有几秒钟，直到消息被消费为止。
实际上，Kafka 并非传统意义上的消息队列，它与 RabbitMQ 等消息系统并不一样。它更像是一个分布式的文件系统或数据库。Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别。
以上三点足以将 Kafka 与传统的消息队列区别开，我们甚至可以把它看成是流式处理平台。因此，在 Kafka 里存储数据并不是什么疯狂事，甚至可以说 Kafka 本来就是设计用来存储数据的。数据经过校验后被持久化在磁盘上，并通过复制副本提升容错能力。再多的数据都不会拖慢 Kafka，在生产环境中，有些 Kafka 集群甚至已经保存超过 1 TB 的数据。
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