Apache Kafka 是一款开源的消息引擎系统，也是一个分布式流计算平台，此外，还可以作为数据存储。

Kafka 的核心功能如下：

• 消息引擎 - Kafka 可以作为一个消息引擎系统。
• 流处理 - Kafka 可以作为一个分布式流处理平台。
• 存储 - Kafka 可以作为一个安全的分布式存储。

Kafka 的设计目标：

• 高性能
  • 分区、分段、索引：基于分区机制提供并发处理能力。分段、索引提升了数据读写的查询效率。
  • 顺序读写：使用顺序读写提升磁盘 IO 性能。
  • 零拷贝：利用零拷贝技术，提升网络 I/O 效率。
  • 页缓存：利用操作系统的 PageCache 来缓存数据（典型的利用空间换时间）
  • 批量读写：批量读写可以有效提升网络 I/O 效率。
  • 数据压缩：Kafka 支持数据压缩，可以有效提升网络 I/O 效率。
  • pull 模式：Kafka 架构基于 pull 模式，可以自主控制消费策略，提升传输效率。
• 高可用
  • 持久化：Kafka 所有的消息都存储在磁盘，天然支持持久化。
  • 副本机制：Kafka 的 Broker 集群支持副本机制，可以通过冗余，来保证其整体的可用性。
  • 选举 Leader：Kafka 基于 ZooKeeper 支持选举 Leader，实现了故障转移能力。
• 伸缩性
  • 分区：Kafka 的分区机制使得其具有良好的伸缩性。

RPC 的全称是 Remote Procedure Call，即远程过程调用。

RPC 的主要作用是：

• 屏蔽远程调用跟本地调用的差异，让用户像调用本地一样去调用远程方法。
• 隐藏底层网络通信的复杂性，让用户更聚焦于业务逻辑。

RPC 是微服务架构的基石，它提供了一种应用间通信的方式。

服务定义是服务提供者和服务消费者之间的约定，但是在微服务架构中，如何达成这个约定呢？这就依赖于服务注册和发现机制。

在微服务架构下，服务注册和发现机制中主要有三种角色：

• 服务提供者（RPC Server / Provider）
• 服务消费者（RPC Client / Consumer）
• 服务注册中心（Registry）

服务发现通常依赖于注册中心来协调服务发现的过程，其步骤如下：

1. 服务提供者将接口信息以注册到注册中心。
2. 服务消费者从注册中心读取和订阅服务提供者的地址信息。
3. 如果有可用的服务，注册中心会主动通知服务消费者。
4. 服务消费者根据可用服务的地址列表，调用服务提供者的接口。

这个过程很像是生活中的房屋租赁，房东将租房信息挂到中介公司，房客从中介公司查找租房信息。房客如果想要租房东的房子，通过中介公司牵线搭桥，联系上房东，双方谈妥签订协议，就可以正式建立起租赁关系。

复制主要指通过网络在多台机器上保存相同数据的副本。

复制数据，可能出于各种各样的原因：

• 提高可用性 - 当部分组件出现位障，系统依然可以继续工作，系统依然可以继续工作。
• 降低访问延迟 - 使数据在地理位置上更接近用户。
• 提高读吞吐量 - 扩展至多台机器以同时提供数据访问服务。

Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 Java RPC 框架。

Dubbo 提供了三大核心能力：

• 面向接口的远程过程调用（RPC）：提供高性能的基于代理的远程调用能力，服务以接口为粒度，为开发者屏蔽远程调用底层细节。
• 智能容错和负载均衡：内置多种负载均衡策略，智能感知下游节点健康状况，显著减少调用延迟，提高系统吞吐量。
• 服务自动注册和发现：支持多种注册中心服务，服务实例上下线实时感知。