Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。

阅读源码，不推荐从入口开始看到底，毕竟你太年轻，把握不住它的底。我们可以带着问题去研究源码：Producer是如何发消息的？

见名知义，消息队列主要就是用来发送和接收处理消息，但它的作用可不仅解决应用间通信问题。

分布式服务化作为SOA的另一种选择，以不同方式把ESB的一些功能重做了一遍。 SOA/ESB：代理调用，直接增强。

而MQ默认发消息到不同Q显然是行不通的，会乱序。 因此，需发往同一Q，依赖队列的先进先出机制。

Kafka不是一个单纯的消息引擎系统，而是能够实现精确一次（Exactly-once）处理语义的实时流处理平台

可容忍一段时间的数据不一致，最终通过超时终止，调度补偿等方式，实现数据的最终状态一致性。

若这是用MQ传递非常核心的消息，如计费系统，就是很重的业务，操作很耗时，设计上经常将计费做成异步化，就是用MQ。

在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外， 还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop 生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：...

首先从使用出发，其次再结合源码来分析OkHttp3的内部实现的，建议大家下载 OkHttp 源码跟着本文，过一遍源码。首先来看一下OkHttp3的请求代码。