Kafka 是什么？

毫无疑问，你现在对 Apache Kafka 一定充满了各种好奇，那么今天就允许我先来尝试回答下” Kafka 是什么”这个问题。那么，Kafka 是什么呢？用一句话概括一下：Apache Kafka 是一款开源的消息引擎系统。

倘若“消息引擎系统”这个词对你来说有点陌生的话，那么“消息队列”“消息中间件”的提法想必你一定是有所耳闻的。不过说实话我更愿意使用消息引擎系统这个称谓，因为消息队列给出了一个很不明确的暗示，仿佛 Kafka 是利用队列的方式构建的；

而消息中间件的提法有过度夸张“中间件”之嫌，让人搞不清楚这个中间件到底是做什么的。像 Kafka 这一类的系统国外有专属的名字叫 Messaging System，国内很多文献将其简单翻译成消息系统。我个人认为并不是很恰当，因为它片面强调了消息主体的作用，而忽视了这类系统引以为豪的消息传递属性，就像引擎一样，具备某种能量转换传输的能力，所以我觉得翻译成消息引擎反倒更加贴切。

还是拉回来继续聊消息引擎系统，那这类系统是做什么用的呢？我先来个官方严肃版本的答案。
根据维基百科的定义，消息引擎系统是一组规范。企业利用这组规范在不同系统之间传递语义准确的消息，实现松耦合的异步式数据传递。

果然是官方定义，有板有眼。
如果觉得难于理解，那么可以试试我下面这个民间版：
系统 A 发送消息给消息引擎系统，系统 B 从消息引擎系统中读取 A 发送的消息。

最基础的消息引擎就是做这点事的！不论是上面哪个版本，它们都提到了两个重要的事实：

消息引擎传输的对象是消息； 如何传输消息属于消息引擎设计机制的一部分。

既然消息引擎是用于在不同系统之间传输消息的，那么如何设计待传输消息的格式从来都是一等一的大事。试问一条消息如何做到信息表达业务语义而无歧义，同时它还要能最大限度地提供可重用性以及通用性？稍微停顿几秒去思考一下，如果是你，你要如何设计你的消息编码格式。

一个比较容易想到的是使用已有的一些成熟解决方案，比如使用 CSV、XML 亦或是JSON；又或者你可能熟知国外大厂开源的一些序列化框架，比如 Google 的 Protocol Buffer 或 Facebook 的 Thrift。这些都是很酷的办法。那么现在我告诉你 Kafka 的选择：它使用的是纯二进制的字节序列。当然消息还是结构化的，只是在使用之前都要将其转换成二进制的字节序列。

消息设计出来之后还不够，消息引擎系统还要设定具体的传输协议，即我用什么方法把消息传输出去。常见的有两种方法：
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  • 点对点模型：也叫消息队列模型。如果拿上面那个“民间版”的定义来说，那么系统 A发送的消息只能被系统 B 接收，其他任何系统都不能读取 A 发送的消息。日常生活的例子比如电话客服就属于这种模型：同一个客户呼入电话只能被一位客服人员处理，第二个客服人员不能为该客户服务。

  • 发布 / 订阅模型：与上面不同的是，它有一个主题（Topic）的概念，你可以理解成逻辑语义相近的消息容器。该模型也有发送方和接收方，只不过提法不同。发送方也称为发布者（Publisher），接收方称为订阅者（Subscriber）。和点对点模型不同的是，这个模型可能存在多个发布者向相同的主题发送消息，而订阅者也可能存在多个，它们都能接收到相同主题的消息。生活中的报纸订阅就是一种典型的发布 / 订阅模型。



比较酷的是 Kafka 同时支持这两种消息引擎模型，后面我会分享 Kafka 是如何做到这一点的。

提到消息引擎系统，你可能会问 JMS 和它是什么关系。JMS 是 Java Message Service，它也是支持上面这两种消息引擎模型的。严格来说它并非传输协议而仅仅是一组 API 罢了。不过可能是 JMS 太有名气以至于很多主流消息引擎系统都支持 JMS 规范，比如ActiveMQ、RabbitMQ、IBM 的 WebSphere MQ 和 Apache Kafka。

当然 Kafka 并未完全遵照 JMS 规范，相反，它另辟蹊径，探索出了一条特有的道路。

好了，目前我们仅仅是了解了消息引擎系统是做什么的以及怎么做的，但还有个重要的问题是为什么要使用它。

为什么要使用它

依旧拿上面“民间版”举例，我们不禁要问，为什么系统 A 不能直接发送消息给系统 B，中间还要隔一个消息引擎呢？

答案就是“削峰填谷”。这四个字简直比消息引擎本身还要有名气。

我翻了很多文献，最常见的就是这四个字。所谓的“削峰填谷”就是指缓冲上下游瞬时突发流量，使其更平滑。特别是对于那种发送能力很强的上游系统，如果没有消息引擎的保护，“脆弱”的下游系统可能会直接被压垮导致全链路服务“雪崩”。

但是，一旦有了消息引擎，它能够有效地对抗上游的流量冲击，真正做到将上游的“峰”填满到“谷”中，避免了流量的震荡。消息引擎系统的另一大好处在于发送方和接收方的松耦合，这也在一定程度上简化了应用的开发，减少了系统间不必要的交互。

说了这么多，可能你对“削峰填谷”并没有太多直观的感受。

解决此问题的一个常见做法是我们对上游系统进行限速，但这种做法对上游系统而言显然是不合理的，毕竟问题并不出现在它那里。所以更常见的办法是引入像 Kafka 这样的消息引擎系统来对抗这种上下游系统 TPS 的错配以及瞬时峰值流量。
还是这个例子，当引入了 Kafka 之后。上游订单服务不再直接与下游子服务进行交互。类似地，下游的各个子服务订阅 Kafka 中的对应主题，并实时从该主题的各自分区（Partition）中获取到订单消息进行处理，从而实现了上游订单服务与下游订单处理服务的解耦。Kafka 能够将瞬时增加的订单流量全部以消息形式保存在对应的主题中，既不影响上游服务的 TPS，同时也给下游子服务留出了充足的时间去消费它们。这就是 Kafka 这类消息引擎系统的最大意义所在。

最后我想送给你一句话：聪明人也要下死功夫。当我感到浮躁的时候它能帮我静下心来踏踏实实做事情。希望这句话对你也有所启发。切记：聪明人要下死功夫！