Kafka JCA 适配器的设计方法为标准企业 Java 解决方案提供了 JMS 与 Kafka 事件处理平台的"即插即用式"集成。此设计支持将 Kafka 与现有企业应用程序无缝集成，而无需实施补偿逻辑。通过该适配器，应用程序服务器还可以提供企业应用程序所依赖的基础架构和运行时环境，以用于建立Kafka 连接并执行事务管理。
在kafka-0.8.2之后，producer不再区分同步(sync)和异步方式(async)，所有的请求以异步方式发送，这样提升了客户端效率。producer请求会返回一个应答对象，包括偏移量或者错误信。这种异步方地批量的发送消息到kafka broker节点，因而可以减少server端资源的开销。新的producer和所有的服务器网络通信都是异步地，在ack=-1模式下需要等待所有的replica副本完成复制时，可以大幅减少等待时间。
Kafka现在是Apache的开源项目之一，但是最初的研发，是由Linkedin公司开发的，主要是针对于日志收集和消息收集等场景下的分布式消息系统。
随着容器和 Kubernetes 的兴起，微服务逐渐受到很多企业客户的关注。与此同时，微服务之间的通信也成为了企业必要考虑的问题。本文将着重分析 ActiveMQ 和 Kafka 这两款优秀的消息中间件的架构以及在 OpenShift 上的实现。在正式介绍之前，我们先简单介绍服务之间的通信机制。
消息队列是一个用于接收消息、存储消息并且转发消息的中间件，主要是用于解决如下的场景：
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
kafka 使用场景和入门指南。Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
Kafka采用拉取（Pull）方式消费消息，吞吐量相对更高，适用于海量数据收集与传递场景，例如日志采集和集中分析。
随着互联网的不断发展，用户所产生的行为数据被越来越多的网站重视，那么什么是用户行为呢？所谓的用户行为主要由五种元素组成：时间、地点、人物、行为、行为对应的内容。为什么要做用户的行为分析？因为只有做了用户行为分析才能知道用户画像、才能知道用户在网站上的各种浏览、点击、购买背后的商业真相，从而给企业带来商业价值。
max.poll.records:意味消费者一次poll()操作，能够获取的最大数据量，调整这个值能提升吞吐量，于此同时也需要同步提升max.poll.interval.ms的参数大小。
Kafka是一个开源的流处理平台，业界有很多互联网企业也都在使用这款产品。我们首先了解一下Kafka在美团数据平台的现状。
根据官网的介绍，Kafka是一个提供统一的、高吞吐、低延迟的，用来处理实时数据的流式平台
Kakfa 广泛应用于国内外大厂，例如 BAT、字节跳动、美团、Netflix、Airbnb、Twitter 等等。今天我们通过这篇文章深入了解 Kafka 的
搭建 SpringBoot + Zookeeper + Kafka 集群，Kafka 依赖 Zookeeper，所以我们需要在安装 Kafka 之前先拥有 Zookeeper。准备如下的 docker-compose.yaml 文件，将文件中的主机地址 192.168.1.100 替换成你自己的环境中的主机地址即可。
部门的开发同学最近在开发一个活动的过程中，需要关注大量的应用后台逻辑，捕捉各种事件的触发。在设计时打算采用Kafka消息队列进行业务逻辑的解耦，这样活动开发和后台开发同学的工作就分离开了。但是使用的同学不是很熟悉其原理，担心以下几个问题：
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。
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