Kafka 在以下场景中通常被选择和应用：
1. 实时数据流处理：Kafka 被广泛用于实时数据流处理场景，例如实时数据分析、实时报警和监控、实时推荐等。Kafka 可以高效地收集、存储和传输大规模的事件数据流，支持流式处理框架（如 Apache Flink、Apache Spark Streaming）进行实时计算和转换。
2. 消息队列和异步通信：Kafka 可以作为高吞吐量、持久化的消息队列使用，支持发布/订阅模式和点对点模式。通过 Kafka，系统可以实现异步通信和解耦，提高系统的可伸缩性和可靠性。
3. 日志收集和分发：Kafka 的分布式、持久化和高可靠性特性使其成为一个优秀的日志收集和分发工具。各种应用程序可以将日志数据写入 Kafka，然后供其他系统进行实时处理、监控和分析。
4. 提供实时指标和监控：Kafka 可以用于收集和传输实时指标数据，供监控和报警系统使用。通过将实时指标数据发送到 Kafka，可以实现实时监控和报警，使系统能够快速响应和处理问题。
5. 数据管道和大数据集成：Kafka 在大数据生态系统中扮演着关键角色，可以作为数据管道用于集成和传输数据。Kafka 可以与其他工具（如 Apache Hadoop、Apache Spark、Elasticsearch）集成，用于实时数据处理、流式 ETL 和数据同步等应用。
6. 构建微服务架构：Kafka 可以作为微服务架构中的消息总线，用于解耦和传递消息。不同的微服务通过 Kafka 进行异步通信，实现服务之间的解耦和可伸缩性。
总结起来，选择 Kafka 的主要场景包括实时数据流处理、消息队列、日志收集和分发、实时指标和监控、大数据集成以及微服务架构等。Kafka 的高吞吐量、持久性、可靠性和可扩展性使其成为这些场景下的理想选择。