添加消息的依赖
信息队列通信的模式---信息中间件
1》点对点模式
点对点模式通常是基于拉取或者轮询的消息传送模式，（pull）主动的
特点：发送到队列的消息被一个且只有一个消费者进行处理。生产者将消息放入消息队列后，由消费者主动的去拉去消息进行消费。
优点：消费者拉取消息的频率可以由自己控制，消费者端需要额外的线程去监控消息是否消费。
2》发布订阅模式
发布订阅模式是一个基于消息送的消息传送模式，该模式可以由多种不同的订阅者，(push)被动接受
特点：生产者将消息放入消息队列后，队列会将消息推送给订阅过该类消息的消费者，消息队列无法感知消费者消费的速度，消息的处理速度不同，会出现自己的浪费问题
Kafka 消息：
概念：高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，
特点：处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，具有高性能，持久化，多副本备份，横向扩展能力，，，等
Producer :生产者，消息的入口，
kafka cluster (kafka 群)：
Broker：kafka的实例，每个服务器上有一个或多个kafka 实例，多个broker 在kafka集群中是不重复存在的，会被定义不同不得编号并使用。
Topic：消息的主题，对消息进行分类，kafka数据保存在Topic中，而且，Broker 可以创建多个Topic
Partition:Topic的分区。其作用：处理负载，提高kafka 的吞吐量，同一个Topic 的不同分区数据不重复。Partition相当于一个个的文件夹。
Replication：分区有多个副本，其作用是为了做备胎。当主分区（Leader）c出现故障时，会选择一个备胎（Follower）上位,，成为Leader，在Kafka中默认最大的副本量为10个，且副本的数量不能大于Broker 的数量，follower和Leader 绝对不能在同一个机器中，同一机器对同一分区只能存放一个副本（包括自己）
Message：发送的消息主体
Consumer：消费者，消息的出口，消费方。
Consumer Group：多个消费者组成一个消费组，同一分区的数据，被消费组中一个消费者消费，这样提高了kafka的吞吐量
Zookeeper：kafka集群依赖zookeeper，用来保存集群的元信息，确保系统的可用性。
重点来啦：
工作流程分析：
注意：消息写入leader后，follower 是主动的去 leader进行同步操作的，Producer采用push的方式将数据发布到broker 中，并对每条消息追加到分区中，依次顺序写入磁盘中，以此保证统一分区内的数据是有序的，
如上图：数据在不同的分区中，可能会问没为什么要分区，目的又是什么，
分区的主要目的：1》方便扩展，topic和partition是一对多的关系，可以使用扩展机器，轻松扩展数据量。
2》提高并发，以partition 为基本的读写单位，多个消费者可以同时消费数据，提高消费的处理效率。
同时也会有疑问：一个topic 有多个partition，producer 如何确认数据发向哪个partition ?
z在此提下kafka的几大原则：
1：partition 在写入的时候可以选择需要写入的partition，有指定，则写入指定的partition。
2：若没有指定，但是呢，设置可数据的key 值，则会根据key值hash 出一个partition，
3：若没有partition ，也没有key ,则会根据轮询选出一个partition 。
保证信息不丢失是一个消息队列中间件的基本保证，但如何确保呢？-----通过ACK应答机制，
在生产者向队列写入数据的时候，可以设置参数来确定是否确认kafka接收到数据，这个参数可以设置的值为0，1，all。
0：producer 往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息的发送成功。其安全性最低，但效率最高。
1：producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送一条，只确保leader发送成功。
all：producer 往集群发送数据所有的follower 都完成从leader 的同步发送下一条，确保leader 发送成功何所有副本都完成备份，安全性高，但效率最低。
kafka的应用场景：
主要解决应用解耦，一步消息，流量消费等，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。存储转发
目前使用较多的消息队列，有Active MQ。BabbitMQ,ZeroMQ，kafka ,MetaMQ，rocket MQ
应用场景：
1：网站活动追踪，对消息进行实时处理，实时监测，离线处理数据仓库，或加载到Hadoop上
2：指标 用于监测数据，分布式应用程序生成的统计数据集中聚合
3：日志聚合：使用kafka代替一个日志聚合的解决方案
4：流处理：基于单个topic主题的实时数据流，
5：实践采集：是一种应用程序的设计风格，kafka支持非常大的存储日志数据的场景
6：提交日志：kafka可以作为一种分布式的外部提交日志，日志帮助节点之间复制数据。并作为失败的节点来恢复实践重新同步，kafka的日志压缩功能能制止这个用法。
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