Kafka 是LinkedIn 開發的一個高性能、分布式的消息系統.
用途：廣泛用於日志收集、流式數據處理、在線和離線消息分發等場景。
1. Kafka 將消息流按Topic 組織，保存消息的服務器稱為Broker，消費者可以訂閱一個或者多個Topic。為了均衡負載，一個Topic 的消息又可以划分到多個分區(Partition)，分區越多，Kafka並行能力和吞吐量越高。
Kafka 集群需要zookeeper 支持來實現集群，最新的kafka 發行包中已經包含了zookeeper，部署的時候可以在一台服務器上同時啟動一個zookeeper Server 和 一個Kafka Server，也可以使用已有的其他zookeeper集群。
2. ActiviMq消息隊列，解決了服務解耦合的動作，緩解了服務並發量很大，造成服務器無法處理的狀況。
(kafka、rabbitMQ、activiMQ)其他作用：異步處理、消息通訊、流量消峰、應用解耦
應用場景1：（異步處理）用戶注冊后，需要發注冊郵件和注冊短信,
應用場景2：（應用解耦合）雙11是購物狂節,用戶下單后,訂單系統需要通知庫存系統,傳統的做法就是訂單系統調用庫存系統的接口.
應用場景3：（秒殺活動）場景:秒殺活動，一般會因為流量過大，導致應用掛掉,為了解決這個問題，一般在應用前端加入消息隊列。
轉自：https://www.jianshu.com/p/2820561158c4
Kafka 對比 ActiveMQ消息隊列：https://www.iteye.com/blog/xiaowei2002-2258845
如何保證消息隊列的冪等性？
冪等性：一個請求，不管重復來多少次，結果是不會改變的。
在什么場景會出現消息重復消費？
kafka: 比如說消費端已經消費了 offset=2，offset=3，offset=4 的三條數據，正准備把這個 offset 的值傳給 kafka，這時候消費端機器宕機了，這個數據沒傳過去；重啟之后，消費端同步 kafka，kafka 那邊消費的記錄 offset 還是 1，那么 kafka 會認為之前的 2、3、4 都沒有消費過，會把這幾個數據在傳給消費端；這樣消費端這邊就重復對這幾條數據進行消費了。在數據庫里面可能就多了很多重復的數據。像其他的 MQ，也是一樣，消費端再返回給 MQ 的時候，當機了或者重啟了，那么都會出現重復消費的問題。
每個消息都會有唯一的消息 id。
1）、先查再保存
每次保存數據的時候，都先查一下，如果數據存在了那么就不保存。這個情況是並發不高的情況。
2）、添加消息表
再數據庫里面，添加一張消息消費記錄表，表字段加上唯一約束條件（UNIQUE），消費完之后就往表里插入一條數據。因為加了唯一約束條件，第二次保存的時候，MySQL 就會報錯，就插入不進去；通過數據庫可以限制重復消費。
3）、使用 Redis
如果你的系統是分布式的，又做了分庫分表，那么可以使用 Redis 來做記錄，把消息 id 存在 Redis 里，下次再有重復消息 id 在消費的時候，如果發現 Redis 里面有了就不能進行消費。
4）、高並發下
如果你的系統並發很高，那么可以使用 Redis 或者 zookeeper 的分布式對消息 id 加鎖，然后使用上面的幾個方法進行冪等性控制。