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Broker：Kafka服务端，负责接收和处理生产者和消费者的请求。
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Producer：生产者。
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Comsumer：消费者。
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ComsumerGroup：消费（者）组，多个消费者可以组成消费组，消费组保证每个Partition只能被消费者组中的一个消费者使用，避免重复消费。如果消费者组内一个消费者失效，消费组可以通过Rebalance重新分区，接管失效消费者的工作。
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Relalance：重平衡，消费组内消费者实例数量变更后，其他消费者实例重新分配消费订阅主题的分区。
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Record：消息，Kafka处理的基本单元，可以把消息看成是数据库里的一个「数据行」或一条「记录」
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Offset：消息位移，分区中每条消息的位置信息，单调递增。
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Batch：批次，为了提高效率，消息将分批写入Kafka。
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Topic：主题，是一种逻辑概念，Kafka通过主题将消息进行分类，类似数据库中的表。
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Partition：分区，是一种物理概念，一个 Topic 由若干个 Partition 组成，可以分布于kafka集群中，方便扩容。单个分区内消息是有序的，只有将 Partition 设置为1才能保证消息全局有序。
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LogSegment：一个分区由多个 LogSegment 组成，一个 LogSegment 由.log .index .timeindex等组成。.log追加是顺序写入的，文件名是以文件中第一条消息的offset来命名的；.Index进行日志删除的时候和数据查找的时候可以快速定位；.timeStamp则根据时间戳查找对应的偏移量。
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Replica：副本，副本是针对 Partition 而言的， Partition 的副本可以分布在不同的Broker中，副本又分为Leader和Follower，Leader可读可写，Follower仅做数据冗余，以提升Kafka数据可靠性。
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AR（Assigned Replicas）：分区中全部副本集合。 A R = I S R + O S R AR = ISR + OSR AR=ISR+OSR
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ISR（In-Sync Replicas）：所有和Leader副本（包括）保持一定程度同步的副本集合。
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OSR（Out-of-Sync Replicas）：与Leader副本滞后过多的副本集合。
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LEO（Log End Offset）：用于标识当前日志文件下一条待写入消息的offset。分区中每个副本都会维护自己的LEO。
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HW（High Watermark）：高水位，标识了一个特定的offset，消费者只能拉取到HW之前的消息。 H W = M i n I S R ( L E O ) HW = Min_{ISR}(LEO) HW=MinISR(LEO)
