1、应用场景

同时为发布和订阅提供高吞吐量、消息持久化、分布式功能、支持数据并行加载到Hadoop中

实际：
1、发布系统通知：如评论、点赞、关注这些事件发生后，可以把这些操作放入到kafka消息队列中，如果用户量一大直接操作数据库，服务器压力顶不住。所以把这些通知先存入kafka中，然后一个个消费掉。
2、一些项目数据同步问题也可以用到。
3、监测数据：分布式应用程序生成的统计数据集中聚合。
4、分布式：假设有系统B、C、D都需要系统A的数据
5、事件采集：其中状态的变化根据时间的顺序记录下来，kafka支持这种非常大的存储日志数据的场景。
如：日志收集、消息系统、活动追踪、运营指标、流式处理、热点点赞、评论、关注、发短信。