Kafka schafft Abhilfe gegen die beiden unterschiedlichen Modelle, indem es Aufzeichnungen zu unterschiedlichen Themen veröffentlicht. Jedes Thema hat ein partitioniertes Protokoll. Dabei handelt es sich um ein strukturiertes Commit-Protokoll, das alle Datensätze in der richtigen Reihenfolge aufzeichnet und neue in Echtzeit anfügt. Diese Partitionen werden auf mehrere Server verteilt und repliziert, was eine hohe Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Parallelität ermöglicht. Jedem Verbraucher wird eine Partition im Thema zugewiesen, sodass mehrere Abonnenten zugelassen sind und gleichzeitig die Reihenfolge der Daten beibehalten wird. Durch die Kombination dieser Messaging-Modelle bietet Kafka die Vorteile von beiden. Kafka fungiert auch als sehr skalierbares und fehlertolerantes Speichersystem, indem es alle Daten auf die Festplatte schreibt und repliziert. Standardmäßig speichert Kafka Daten auf der Festplatte, bis der Speicherplatz aufgebraucht ist. Der Benutzer kann jedoch auch ein Aufbewahrungslimit festlegen. Kafka hat vier APIs:
Producer-API: Wird verwendet, um einen Stream von Datensätzen zu einem Kafka-Thema zu veröffentlichen.
Consumer-API: Wird verwendet, um Themen zu abonnieren und ihre Datenströme zu verarbeiten.
Streams-API: Ermöglicht es Anwendungen, sich wie Stream-Prozessoren zu verhalten, die einen Eingabestream von Themen aufnehmen und in einen Ausgabestream umwandeln, der in verschiedene Ausgabethemen fließt.
Connector-API: ermöglicht es Benutzern, das Hinzufügen einer weiteren Anwendung oder eines Datensystems zu ihren aktuellen Kafka-Themen nahtlos zu automatisieren.