Kafka 是否可以用做长期数据存储？

问题

“把 Kafka 作为长期存储有问题吗？” 这是一个非常常见的问题，我们知道，Kafka 是这样存储日志记录的

答案是“可以”，只要把数据保留时间设置为“永久”，或者开启日志压缩，数据就会被一直保存

把数据长期存储在 Kafka，这个做法并不疯狂，很多人已经在这么用，并且 Kafka 的设计中也涵盖了这种用法，下面是一些实际应用的场景

应用场景

（1）你有一个应用，使用了事件模式，并需要对变更日志进行存储，理论上可以使用很多系统来存储日志，但是 Kafka 直接解决了很多此类场景的问题，例如日志的不可变，纽约时报就使用 Kafka 来存储他们所有文章的数据

（2）在应用中有一个内存缓存，数据源于 Kafka，这时可以把 Kafka topic 中的日志压缩，应用重新启动时，从偏移量为0的位置重新读取数据到缓存

（3）需要对来自 Kafka 的流数据进行流计算，当流计算逻辑发生变化时，我们希望重新计算一遍，这时就可以把偏移量置为0，重头计算

（4）Kafka 常被用于捕获数据库的变更，关心数据变化的应用就可以从中获取变更记录，做相应的业务操作，这时出现了一个新的应用，需要全部的数据快照，如果对一个大型产品数据执行全量 dump 操作是不现实的，非常耗时，但我们可以对 Kafka 中的记录在0偏移量重新加载一遍

为什么可以？

这些长期存储的场景都是真实可行的，因为 Kafka 就是这么设计的

数据在 Kafka 中是持久化到硬盘的，有数据检查，有多副本来容错，并且持续累加的数据不会使性能变慢

实际应用案例中，已经有存储 PB 量级数据的 Kafka cluster 在运行

人们之所以对 kafka 长期存储数据的用法存在疑虑，是因为我们通常认为 kafka 是一个消息队列

使用“消息队列”时有一个原则：不要在消息队列中存储消息

因为，读消息时就要移除这个消息、消息系统的扩张能力不足、消息系统也缺少强壮的复制特性

传统消息系统不重视消息的存储，而 kafka 认为这点是非常关键的，认为消息系统的基础功能就是存储，即使一个消息很快被消费，那也是需要短暂的存储，必须要保证消费者能够接收到消息，必须提供容错存储机制

所以，kafka 的设计中有以下特点：

1. kafka 存储可被重新读取的持久数据

2. kafka 是一个分布式系统，以 cluster 形式运行，可以弹性的扩展和缩减，有容错复制系统，具有高可用性

3. kafka 允许实时的数据流处理，而不是一次处理一条消息

kafka 已经不是一个传统的消息队列，而应该归类到“流处理平台”

Kafka 会成为数据库吗？

既然 kafka 这么牛，很适合长期储存，那么 kafka 会不会发展为一个数据库呢？

答案是不会，主要原因有2个：

1. 数据库主要是关于查询的，kafka 是顺序读写机制，如果加入随机访问机制，对 kafka 没有什么好处

2. kafka 的发展目标不在于成为第1001个数据库，而是要成为主流的流数据处理平台，成为现代数字业务中的核心系统

小结

kafka 已经不是一个简单的消息系统，kafka 在不断壮大，有 connector 可以方便的连接其他系统，有 stream api 进行流计算，最近又推出 KSQL，流处理的代码都不用我们写了，用 sql 就可以方便的进行流处理

原文来自:性能与架构

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