kafka基本概念

• 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
• 高吞吐量^[2] ：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万^[2] 的消息。
• 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
• 支持Hadoop并行数据加载。^[3]
  

kafka基本概念：

• Broker
  Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker^[5] 
• Topic
  每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
• Partition
  Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
• Producer
  负责发布消息到Kafka broker
• Consumer
  消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
• Consumer Group
  每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
  

消费模式：

1 分区消费模式 vs 组消费模式

分区的日志被分发到集群内的服务器上，每台服务器负责处理一些分区和对这些分区的读写请求。
为满足容错需求，各分区的数据都按一个可配置的量被复制到集群的其他服务器上
每个分区都有一个领导服务器和0到多个追随者服务器。领导服务器负责对这个分区的所有读写操作
而追随服务器则被动的复制领导服务器。
如果领导服务器宕机，其中一台追随者服务器会被自动选举为新领导。一个分区的领导服务器可能是
了另外几个分区的追随者服务器，所以总体上集群负载是均衡的