kafka作为一个消息流处理平台。很多开发人员都作它作为一个生产&消费的中间件，并没有细细去思考kafka可以在哪些应用场景中使用，下面根据我的经验，总结下kafka可以应用在以下场景中。
消息队列
这种场景是日常用得最多之一。我日常需要将多台服务器上的日志集中收集到一个点上，通过logstash进行扫描并发到kafka队列中，然后通过消费者程序进行消费写到hbase或者es中。
消息订阅与发布
这种场景也是日常使用最多之一。在日常项目中，我们可以需要重复消费相同的数据，例如一路数据用来收集入库，另一路数据进行实时分析，两路数据消费使用不到的groupid进行区分即 可。
消息削峰
这种场景相对少一些，类似愚公移山，将超过的请求峰值降低到平缓期去处理，使用的是kafka具有一定的缓存能力，默认可以将数据保留7天，当然在硬盘资源允许情况下可以设置更长，最终还是根据实际情况而定。
数据采集
这种应用场景也是最常用之一。当我们面对很多平台或组件的日志时，需要将这些平台或组件的日志统一起来，可以通过kafka统一起来，再分类处理，毕竟kafka是将数据进行字节流处理，不关注数据格式。
流处理
这种用法我暂时也没有用过，这种是在kafka2.0的版本才出现的，对于这种处理目前我还是使用flink或者spark进行处理，有机会可以尝试下是否具有较高的可用性，毕竟这可以减少组件的维护同时提高数据处理能力。
以上图片是积累下来的，并不是本人亲自去画的，感谢上面几个图的作者，但忘记在哪里找些图的了。
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