Apache Kafka 通过充当分布式、容错平台来支持数据流，该平台用于处理系统之间的实时数据流。Kafka 的核心是将数据流组织成“主题”（topics），主题是用于对消息进行分类的逻辑通道。生产者（数据源）将记录写入这些主题，而消费者（应用程序或服务）则从主题中读取记录。Kafka 使用由多个代理（服务器）组成的分布式架构来存储和管理数据，从而确保高可用性和可伸缩性。例如，一个网约车应用可以使用 Kafka 将司机的实时位置更新流式传输到用于匹配乘客的后端系统。
Kafka 的可伸缩性来自于将主题划分为分布在各个代理中的更小片段（分区）。每个分区都是一个有序的、不可变的记录序列，支持并行处理。例如，一个跟踪网站用户点击的主题可以根据用户 ID 拆分成多个分区，允许多个消费者同时处理不同的分区。Kafka 还会跨代理复制分区，以防止数据丢失。如果一个代理发生故障，另一个代理可以使用复制的数据接管。这种设计使得 Kafka 非常适合关键任务用例，例如金融交易日志记录，在这些场景中，数据的持久性和可用性是不可妥协的。
为了与现有系统集成，Kafka 提供了连接器（通过 Kafka Connect）和流处理库（Kafka Streams 和 ksqlDB）。连接器简化了从数据库或云存储导入/导出数据（例如，将客户数据库与数据仓库同步）。Kafka Streams 允许开发人员构建实时处理逻辑，例如聚合来自 IoT 设备传感器数据以触发警报。Kafka 的“精确一次处理”语义（exactly-once semantics）确保不会重复处理，这对于计费系统等应用至关重要。这些功能，加上它每秒处理数百万个事件的能力，使 Kafka 成为流处理架构的灵活骨干。