Kafka是一个分布式、支持分区、多副本的，基于zookeeper协调的分布式消息中间件
2 使用场景核心的场景、原因有 3 个：解耦、异步、削峰。
具体：
- 日志收集
- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
- 用户活动跟踪：用户的各种活动，如浏览、搜索、点击等活动，发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
- 运营指标：包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
| 名称 | 解释 |
|---|---|
| Broker | 一个Kafka节点即是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群 |
| Topic | Kafka根据topic对消息进行归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic |
| Producer | 消息生产者，向Broker发送消息的客户端 |
| Consumer | 消息消费者，从Broker读取消息的客户端 |
| ConsumerGroup | 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，一条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，但是一个Consumer Group中只能有一个Consumer能够消费该消息 |
| Partition | 物理上的概念，一个topic可以分为多个partition，每个partition内部消息是有序的 |
| offset | partition中的消息的唯一的编号 |
| Controller | Kafka集群中会有一个或者多个broker，其中有一个broker会被选举为控制器（Kafka Controller），它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。 |
| leader Broker | 这个broker节点负责partition的所有读写请求，其它broker只接收leader同步来的数据 |
- replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出。
- isr 是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且已同步备份了该partition的节点。
producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer来进行消费。
服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。
4.术语详解Topic是Kafka对消息进行分类的一个概念，同类消息发送到同一个Topic下面。
对于每一个Topic，下面可以有多个分区(Partition)日志文件:
Partition是有序的message序列，每个partition，都对应一个commit log文件。
message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。
每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。 +
kafka一般不会删除消息，不管这些消息有没有被消费。只会根据配置的日志保留时间(log.retention.hours)确认消息多久被删除，默认保留最近一周的日志消息。
kafka中，消费offset由consumer自己来维护；一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息
5.为什么要对Topic下数据进行分区存储？1、commit log文件会受到所在机器的文件系统大小的限制，分区之后可以将不同的分区放在不同的机器上，相当于对数据做了分布式存储，理论上一个topic可以处理任意数量的数据。
2、为了提高并行度。
7. Kafka服务端概念查看下topic的情况
输入命令： bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic test1 ，
然后会显示几个概念
- leader的那个broker节点负责partition的所有读写请求。
- replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出。
- isr 是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且已同步备份了该partition的节点。
上图说明：由2个broker组成的kafka集群，某个主题总共有4个partition(P0-P3)，分别位于不同的broker上。这个集群由2个Consumer Group消费， A有2个consumer instances ，B有4个。
通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。
6.2 消费顺序一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在消费，从而保证消费顺序。消费者数量大于分区数，将会有消费者分不到消费的机会。
7.Kafka核心总控制器Controller
