参考

Kafka文件存储机制那些事
kafka入门：简介、使用场景、设计原理、主要配置及集群搭建（转）
1. zookeeper在kafka的作用是什么？
2. kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”的原因是什么？
3. kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的？
4. partitions设计的目的的根本原因是什么？
kafka中的topic为什么要进行分区? 同时可阅读文中的参考文章
- 分区对producer和consumer都是透明的
- 只有一个分区，则数据都在一个broker上，读写性能有瓶颈。多个分区分布在多个broker上，可并行读写，提升性能。
- consume消费数据并不需要等到segment写满，只要有一条数据被commit，就可以立马被消费
- 为什么有了partition还需要segment。如果不引入segment，一个partition直接对应一个文件（应该说两个文件，一个数据文件，一个索引文件），那这个文件会一直增大。同时，在做data purge时，需要把文件的前面部分给删除，不符合kafka对文件的顺序写优化设计方案。引入segment后，每次做data purge，只需要把旧的segment整个文件删除即可，保证了每个segment的顺序写

总结: kafka入门介绍

参考自Kafka 入门介绍，建议看该文的“小结”部分

partition的作用是提高并发性。replication是为了增加副本，容灾。
Kafka 只会保证在 Partition 内消息是有序的，而不保证全局有序。
无论消息是否被消费，除非消息到期 Partition 从不删除消息。到期后消息被删除。
Partition 会为每个 Consumer Group 保存一个偏移量，记录 Group 消费到的位置。
一个 Partition只会被一个Consumer Group消费一次。而每个Consumer Group可能有多个Consumer，所以换句话说，同一个 Consumer Group 内，一个 Partition 只能被一个 Consumer 消费。
- 推论1：如果 Consumer 的数量大于 Partition 数量，则会有 Consumer 是空闲的。
- 推论2：如果 Consumer 的数量小于 Partition 数量，则一个 Consumer 可能消费多个 Partition。
同一个 Partition 有多个副本，并分布在不同的 Broker 上，那么 Producer 应该写入到哪一个副本上呢？Consumer 又应该从哪个副本上读取呢？
Kafka 的各个 Broker 需要与 Zookeeper 进行通信，每个 Partition 的多个副本之间通过 Zookeeper 的 Leader 选举机制选出主副本。所有该 Partition 上的读写都通过这个主副本进行。
其它的冗余副本会从主副本上同步新的消息。就像其它的 Consumer 一样。
kafka partition和group 提到了__consumer_offsert
YHYR_YCY Partition Replication
jewes

lizhitao kafka教程 kafka设计、优化、运维、异常分析、源码等
qiankunli kafka 架构图片众多，从各个角度讲述了kafka server端的架构
wangzzu kafka源码分析
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kafka-in-a-nutshell 评论区里cs94njw提出了由于__consumer_offset只有一个副本，当对应节点宕机时，无法消费的问题。
- 一个topic可以有多个partition
- 每个partition可视为一个log
- each partition can be placed on a separate machine to allow for multiple consumers to read from a topic in parallel. 一个partition只存在于一台机器上
  
  Log的写入和读取
- producer根据负载均衡写往topic的各个partition，consumer则以类似方式消费每个partition
- Consistency and Availability 比较了集群崩溃时有副本和无副本的区别。
- 客户端Consistency 生产者、消费者各有三种级别的处理方式：
  - 生产者：ack=0、1、all。收到足够ack时答复生产者。(注意，客户端只接收sync到所有副本的消息)
  - 消费者：每条信息消费至多1次/至少一次/刚好一次。一般选择至少一次的方式，可能导致重复消费，由下游处理
Understanding Kafka Topics and Partitions
In one consumer group, each partition will be processed by one consumer only. 一个group内，每个partition只会由一个consumer顺序消费
AGuideToTheKafkaProtocol-Network kafka官方介绍文