2回答

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  kunfire

  2018-09-10 14:37:27

  1. 监控：主机通过Kafka发送与系统和应用程序健康相关的指标，然后这些信息会被收集和处理从而创建监控仪表盘并发送警告。

  2. 消息队列： 应用程度使用Kafka作为传统的消息系统实现标准的队列和消息的发布—订阅，例如搜索和内容提要（Content Feed）。比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统 一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMR或RabbitMQ

  3. 站点的用户活动追踪: 为了更好地理解用户行为，改善用户体验，将用户查看了哪个页面、点击了哪些内容等信息发送到每个数据中心的Kafka集群上，并通过Hadoop进行分析、生成日常报告。

  4. 流处理：保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的数据进行 阶段性处理，汇总，扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从RSS数据源中抓取文章的内 容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返 还给用户。这就在一个独立的topic之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。

  5. 日志聚合。使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉 文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟

  6. 持久性日志：Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。

  如果你做即时通讯，可以多看看网络编程，其中netty应该可以解决你的问题

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  坚持2016

  2018-09-08 21:15:11

  没有尝试过，应该可以

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