概述
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。
框架
Kafka.png
术语
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Broker：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic，这种服务器被称为broker 代理、中介者
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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 主题
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。
新版本弥补了老版本的坑，offset可以交由Kafka内部的topic来维护，其内部默认的Partition是50个。
- Partition：Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition 分割、分区
为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。
partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。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。
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Producer：负责发布消息到Kafka broker
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Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Partition : Consumer
1 : 1
N : 1
1 : N 是绝对不允许的
Partition中的数据是可以重复被利用的
在单一使用场景下，先要保证，即便是追求性能，用多个consumer，应该注意，不能一个分区被多个consumer消费
数据的重复利用在站在Group上的，但是同Group内要遵循上述原则
- Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group
可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group
- Zookeeper: Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance（动态负载均衡）。
AKF
AKF.png
分布式：可靠性、可扩展、高性能
- X轴：副本，解决分布式的可靠性的问题
- Y轴：topic主题，各业务线数据，解决分布式的可扩展性的问题
- Z轴：Partition分区，无关的数据分散到不同的分区里，解决分布式的高性能的问题
总结
1，Topic是逻辑上的，Partition是物理上的，Topic在逻辑上可以被认为是一个QUEUE，PUSH消息时必须指定Topic，可以理解为消息要推送到哪个 QUEUE,为了提高消息队列的高吞吐率，物理上把Topic分割成一个Partition或多个Partition
2，作为一个消息系统，Kafka遵循了传统的方式，选择由Producer向broker push消息并由Consumer从broker pull消息
3，Partition消息至Consumer是push? pull?
push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成Consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据Consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
对于Kafka而言，pull模式更合适。pull模式可简化broker的设计，Consumer可自主控制消费消息的速率，同时Consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费。
4，Partition : Consumer ->>
1 : 1
N : 1
1 : N 是绝对不允许的
Partition中的数据是可以重复被利用的
在单一使用场景下，先要保证，即便是追求性能，用多个consumer，应该注意，不能一个分区被多个consumer消费
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坐标帝都，白天上班族，晚上是知识的分享者
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