Kafka是分布式发布-订阅消息系统,它最初由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala语言编写,之后成为 Apache 项目的一部分。在Kafka集群中，没有“中心主节点”的概念，集群中所有的服务器都是对等的，因此，可以在不做任何配置的更改的情况下实现服务器的的添加与删除，同样的消息的生产者和消费者也能够做到随意重启和机器的上下线。
Kafka术语介绍
1、消息生产者：即：Producer，是消息的产生的源头，负责生成消息并发送到Kafka服务器上。
2、消息消费者：即：Consumer，是消息的使用方，负责消费Kafka服务器上的消息。
3、主题：即：Topic，由用户定义并配置在Kafka服务器，用于建立生产者和消息者之间的订阅关系：生产者发送消息到指定的Topic下，消息者从这个Topic下消费消息。
4、消息分区：即：Partition，一个Topic下面会分为很多分区，例如：“kafka-test”这个Topic下可以分为6个分区，分别由两台服务器提供，那么通常可以配置为让每台服务器提供3个分区，假如服务器ID分别为0、1，则所有的分区为0-0、0-1、0-2和1-0、1-1、1-2。Topic物理上的分组，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）。
5、Broker：即Kafka的服务器，用户存储消息，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为 broker。
6、消费者分组：Group，用于归组同类消费者，在Kafka中，多个消费者可以共同消息一个Topic下的消息，每个消费者消费其中的部分消息，这些消费者就组成了一个分组，拥有同一个分组名称，通常也被称为消费者集群。
7、Offset：消息存储在Kafka的Broker上，消费者拉取消息数据的过程中需要知道消息在文件中的偏移量，这个偏移量就是所谓的Offset。
Kafka中Broker
1、Broker：即Kafka的服务器，用户存储消息，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为 broker。
2、Message在Broker中通Log追加的方式进行持久化存储。并进行分区（patitions)。
3、为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数。
4、Broker没有副本机制，一旦broker宕机，该broker的消息将都不可用。Message消息是有多份的。
5、Broker不保存订阅者的状态，由订阅者自己保存。
6、无状态导致消息的删除成为难题（可能删除的消息正在被订阅），kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证)，消息保存一定时间（通常为7天）后会被删除。
7、消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消息。
1.8 Kafka的Message组成
1、Message消息：是通信的基本单位，每个 producer 可以向一个 topic（主题）发布一些消息。
2、Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。
3、partition中的每条Message包含了以下三个属性：
offset 即：消息唯一标识:对应类型：long
MessageSize 对应类型：int32
data 是message的具体内容。
1.9 Kafka的Partitions分区
1、Kafka基于文件存储.通过分区，可以将日志内容分散到多个server上,来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限，每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存。
2、可以将一个topic切分多任意多个partitions，来消息保存/消费的效率。
3、越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer，有效提升并发消费的能力。
1.10 Kafka的Consumers
1、消息和数据消费者，订阅 topics并处理其发布的消息的过程叫做 consumers。
2、在 kafka中,我们可以认为一个group是一个“订阅者”，一个Topic中的每个partions，只会被一个“订阅者”中的一个consumer消费，不过一个 consumer可以消费多个partitions中的消息（消费者数据小于Partions的数量时）。注意：kafka的设计原理决定，对于一个topic，同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费，否则将意味着某些consumer将无法得到消息。
3、一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消息。每个group中consumer消息消费互相独立。
1.11 Kafka的持久化
1、一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多partition(区),每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），partition是以文件的形式存储在文件系统中。
2、Logs文件根据broker中的配置要求,保留一定时间后删除来释放磁盘空间。
Kafka消息分区Partition图1-4
Partition：
Topic物理上的分组，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）。
3、为数据文件建索引：稀疏存储，每隔一定字节的数据建立一条索引。下图为一个partition的索引示意图：
Kafka消息分区Partition索引图1-5
REF
https://blog.csdn.net/yuan_xw/article/details/51210954
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1702230400968272154&wfr=spider&for=pc
https://www.cnblogs.com/lsdb/p/7762871.html