Broker

一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。

Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。broker端不维护数据的消费状态，提升了性能。直接使用磁盘进行存储，线性读写，速度快：避免了数据在JVM内存和系统内存之间的复制，减少耗性能的创建对象和垃圾回收。

Topic

每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）

Topic 就是数据主题,可以理解为消息的类别,所有的消息按照消息的类别进行存放,主题只是逻辑上的概念,就是消息属于哪个Topic.
kafka建议根据业务系统将不同的数据存放在不同的topic中！Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。一个大的Topic可以分布式存储在多个kafka broker中！Topic可以类比为数据库中的库！

Partition分区

分区是消息的物理上的概念,比如说这个消息在磁盘的哪里存放着.

分区就是我们可以将一个Topic划分为多个区(Partition),比如说我有一个主题是 Hello,Hello可以分为三个区,这个时候在你Kafka 实例(Broker)的磁盘上会生成三个目录,这个目录的命名是按 “主题-分区名字” 的.比如说 “Hello-1” 和“Hello-2” , 这个目录就是分区目录, 你的数据就在这个分区目录里面产生一个文件.

此外通过分区还可以让一个topic被多个consumer进行消费！以达到并行处理！分区可以类比为数据库中的表！
kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个partition间）的顺序。

分区的目的

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1.方便扩展：每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了,如果说因为数据量太大了,整个broker集群处理不过来了,那么就可以增加broker机器,给topic增加partition,
多个partition共同组成了一个topic, partition大小理论上是可以无限扩容的.

2.提高并发：以partition为读写单位，可以多个消费者同时消费数据，提高了消息的处理效率。

Offset

简单说就是每一个消息的唯一id,有序不可变.

数据会按照时间顺序被不断第追加到分区的一个结构化的commit log中！每个分区中存储的记录都是有序的，且顺序不可变！
这个顺序是通过一个称之为offset的id来唯一标识！因此也可以认为offset是有序且不可变的！
在每一个消费者端，会唯一保存的元数据是offset（偏移量）,即消费在log中的位置.偏移量由消费者所控制。通常在读取记录后，消费者会以线性的方式增加偏移量，但是实际上，由于这个位置由消费者控制，所以消费者可以采用任何顺序来消费记录。例如，一个消费者可以重置到一个旧的偏移量，从而重新处理过去的数据；也可以跳过最近的记录，从”现在”开始消费。
这些细节说明Kafka 消费者是非常廉价的—消费者的增加和减少，对集群或者其他消费者没有多大的影响。比如，你可以使用命令行工具，对一些topic内容执行 tail操作，并不会影响已存在的消费者消费数据。

消息在写到目录的时候会 生成一个 int类型的id号, 这个id号就是 Offset , 后写的消息也会有Offset,是唯一递增的.

持久化

Kafka的数据都会存到磁盘的,一旦消费者消费了数据,Kafka也不会被删除,但是你可以设置保留策略

举个例子， 如果保留策略设置为2天，一条记录发布后两天内，可以随时被消费，两天过后这条记录会被清除并释放磁盘空间。

Kafka的性能和数据大小无关,假如说你磁盘存了50T的数据和存了100T的数据的性能是没关系的，所以长时间存储数据没有什么问题。

副本机制

我们数据是存到Partiton(分区)里面的,Partition在磁盘的体现就是目录,Kafka 可以设置每个主题的副本,设置之后,一个Partition(目录)会存在多个副本,

假设三个副本,是在三个Broker(Kafka服务器)里面,每个Broker里面存一份副本.

这个时候我向Partition进行读写操作的时候, 三个服务器都有数据,我到底是读哪个机器的数据?这个时候三个副本里面就会有角色划分了.
三个副本里面会自动选举出一个服务器作为Leader,其余都是Follwers, Leader必须有一个,Follwers你有零个也行(相当于我副本数量为1),
不管读写都是由Leader来负责, 处理一切对 partition （分区）的读写请求，而follwers只需被动的同步leader上的数据来保证数据是一致的.

当leader宕机了，followers 中的一台服务器会自动成为新的 leader。通过这种机制，既可以保证数据有多个副本，也实现了一个高可用的机制.

基于安全考虑，每个分区的Leader和follower一般会错开在在不同的broker(相当于负载均衡)

Producer

消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。生产者负责将记录分配到topic的指定 partition（分区）中

Consumer

消息消费者，向kafka broker取消息的客户端。每个消费者都要维护自己读取数据的offset。

低版本0.9之前将offset保存在Zookeeper中，0.9及之后保存在Kafka的“__consumer_offsets”主题中。两者区别就是存到Zookeeper里面的话需要使用Zookeeper客户端查询,如果是存到Kafka的话,你就需要用消费者消费主体来获取最新的Offset记录.

Consumer Group

一个消费者组可以同时订阅多个topic主题, 一旦一个组订阅了多个主题, 假如说这个消费者组里面有两个消费者线程,比如说C1和C2, 这C1和C2是可以消费多个分区的.

比如,我当前订阅了两个主题,topicA和topicB, topicA有两个分区,topicB有三个分区,我消费者组里面只有一个消费者线程C1,C1就负责消费topicA和topicB里面的所有的分区.