Kafka为数据生态系统带来了循环系统，它在各个基础设施的组件之间传递消息，为所有客户端提供一致的接口。当与提供消息模式的系统集成时，生产者和消费者之间不再有紧密的耦合，也不需要在它们之间建立任何类型的直连。我们可以根据业务需要添加或移除组件，因为生产者不再关心谁在使用数据，也不关心有多少个消费者。
活动跟踪
Kafka最初的使用场景是跟踪用户的活动。网站用户与前端应用程序发生交互，前端应用程序生成用户活动相关的消息。这些消息可以是一些静态的信息，比如页面访问次数和点击量，也可以是一些复杂的操作，比如添加用户资料。这些消息被发布到一个或多个主题上，由后端应用程序负责读取。这样，我们就可以生成报告，为机器学习系统提供数据，更新搜索结果，或者实现其他更多的功能。
传递消息
Kafka的另一个基本用途是传递消息，应用程序向用户发送通知（比如邮件），就是通过传递消息来实现的。这些应用程序组件可以生成消息，而不需要关心消息的格式，也不需要关心消息是如何被发送的。一个公共应用程序会读取这些消息，对它们进行处理：
格式化消息（也就是所谓的装饰）
将多个消息放在同一个通知里发送
根据用户配置的首选项来发送数据
使用公共组件的好处在于，不需要在多个应用程序上开发重复的功能，而且可以在公共组件上做一些有趣的转换，比如把多个消息聚合成一个单独的通知，而这些工作是无法在其他地方完成的。
度量指标和日志记录
Kafka也可以用于收集应用程序和系统度量指标以及日志。kafka支持多个生产者的特性在这个时候就可以派上用场。应用程序定期把度量指标发布到kafka主题上，监控系统或告警系统读取这些消息。kafka也可以用在像Hadoop这样的离线系统上，进行较长时间片段的数据分析，比如年度增长走势预测。日志消息也可以被发布到kafka主题上，然后被路由到专门的日志搜搜系统（比如Elasticsearch）或安全分析应用程序。更改目标系统（比如日志存储系统）不会影响到前端应用或聚合方法，这是Kafka的另一个优点。
提交日志
Kafka的基本概念来源于提交日志，所以使用Kafka作为提交日志是件顺理成章的事。我们可以把数据库的更新发布到kafka上，应用程序通过监控事件流来接收数据库的实时更新。这种变更日志流也可以用于把数据库的更新复制到远程系统上，或者合并多个应用程序的更新到一个单独的数据库视图上。数据持久化为变更日志提供了缓冲区，也就是说，如果消费者应用程序发生故障，可以通过重放这些日志来恢复系统状态。另外，紧凑型日志主题只为每个键保留一个变更数据，所以可以长时间使用，不需要担心消息过期问题。
流处理
流处理是又一个能提供多种类型应用程序的领域。可以说，它们提供的功能与Hadoop里的map和reduce有点类似，只不过它们操作的是实时数据流，而Hadoop则处理更长时间片段的数据，可能是几个小时或者几天，Hadoop会对这些数据进行批处理。通过使用流式处理框架，用户可以编写小型应用程序来操作kafka消息，比如计算度量指标，为其他应用程序有效的处理消息分区，或者对来自多个数据源的消息进行转换。
上面是kafka常用的应用场景，但不仅仅限于这些。
