Kafka常被用做消息引擎，是一个高并发、高吞吐的消息读写系统，Producer是将消息从外部写入Kafka系统的组件。
任何外部系统生成的消息都要通过Producer才能将消息写入Kafka。
常见的场景有：
通过Canal、Debezium等实时订阅Mysql的日志，解析为固定格式的文本消息，通过Kafka提供的Producer API写入Kafka。业务系统打印的日志通过日志系统进行收集，收集之后调用Producer API写入Kafka。 2，Consumer
仅仅把消息存储在文件系统，是远远不够的，还需要提供一种读取消息的能力，Kafka通过Consumer对外提供消息读取。
外部系统想要读取Kafka存储的消息，调用Consumer API即可。
Consumer可能有很多个，还可以根据需要对多个Consumer进行分组，称之为消费者组。
消费者组是Kafka非常巧妙的设计，通过消费者组将消息引擎的两种模式融合到一起，即提供点对点的生产-消费，也提供发布-订阅这种多对多的功能。
总结起来：
1，通过消费者组实现发布-订阅，一个消费者组可以订阅多个Topic，多个不同的消费者组可以订阅同一个Topic2，通过消费者实现点对点消费模式，一个Topic的一个分区只能被一个消费者组的某一个消费者消费 3，Kafka集群
Kafka是一个C/S架构，Producer和Consumer消费者是C，Kafka集群是S。
Kafka集群相当于Producer和Consumer之间的中介，Producer将消息存放到Kafka集群，Consumer到指定位置取读取消息，Producer和Consumer不直接接触，就是所谓的解耦。
Kafka集群的主要工作是：
接收来自Producer的消息保存请求根据消息的主题和分区将请求转发到分区Leader分区Leader将消息Append到文件系统分区Follower从Leader备份消息协调Producer端的事务，保证同一个事务的写入的原子性接收来自Consumer的消息读取请求根据Consumer订阅的消息的分区数和Consumer的个数，将消息分区与Consumer进行绑定，一个分区最多被一个Consumer消费，但一个Consumer可能消费多个分区记录各个消费者组对各个分区的消息的消费进度，通过这个进度即offset控制消息被消费情况
