First: Kafka 是什么？
Kafka 是一个发布订阅系统 最初是是LinkedIn 开发 最后交给Apache 开源组织 github地址：https://github.com/apache/kafka 是用java 和Scala 去开发的~
Kafka 现在主要用于 消息队列使用
Kafka 是一个快速 可扩展 内在就是分布式的系统
分布式: Kafka 提供集群服务 Kafka cluster 可以由一个或者多个Broker 组成 每个Broker 提供对客户端的服务
分区： 每一类消息 或者叫订阅主体 topic 可以有很多分区 Partition
复制：一个topic 的分区有多个副本，按照一定的规则分布在broker集群中，副本可分为leader和follow,leader所在broker负责响应客户端的读写请求，follow周期性地同步leader数据，已防止leader故障后消息丢失
常见的术语有哪些
Broker ：
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。broker端不维护数据的消费状态，提升了性能。直接使用磁盘进行存储，线性读写，速度快：避免了数据在JVM内存和系统内存之间的复制，减少耗性能的创建对象和垃圾回收
Topic && Partition :
Topic 是指消息发送的服务器的类别 消费着用此类别去订阅消息 比如我订阅的是苏州日报 还是人民日报等此意思，topic 可存在于一个或者多个broker 中 消费者 不用关心 存储在那个broker 中 就像 我们网上买东西 我们不关心 这个东西存在那个物流仓库里面 反正会有快递员 给我送过来~
每个topic 会有存一个或者多个Partition 中 每个Partition 都能保证有序 Partition 物理地址中 对应的是一个文件夹 文件夹中 这个目录下有两类文件，一类是以log为后缀的文件，另一类是以index为后缀的文件 每一个log文件和一个index文件相对应，这一对文件就是一个Segment File，其中的log文件就是数据文件，里面存放的就是Message，而index文件是索引文件。Index文件记录了元数据信息，指向对应的数据文件中Message的物理偏移量。
Partition 的存在 线性的提高的kafka的吞吐效率
Topic 是一个逻辑概念 最终真正的物理实现是partition 当创建topic 的时候会指定partition的数量 数量越大 其吞吐能力越强 但是也越消耗资源
Producer:
发布消息到Kafka Broke
Consumer && Consumer Group:
Consumer:消息的消费者，从Kafka Broker中拉取消息的客户端
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）
每个Partition 只会被Consumer Group中的一个Consumer 顺序消费 每个Consumer Group 中的一个Consumer 会消费一个或者多个Partition
所以设置topic 中的Pattition 的数量要根据 Consumer Group 中的consumer 做参考 一般是相等 如果Consumer group 的数量大于订阅的topic 中的partition 数量多导致 其中一个consumer 没法消费数据
Offset
保存位置: 在老版本中offset保存在zk中,而在新版本中offset保存在kafka自己的一个名为consumer_offsets的topic中.
为了防止consumer在处理消息过程中,出现消息丢失的情况,也可以由consumer将offset保存到第三方库中,由consumer自己维护,比如redis,mysql中.
唯一标识 :offset以groupid,topic,partition组成的三元组来唯一区分不同的partition分区的偏移量.
Replica
副本，Kafka中同一条消息拷贝到多个地方做数据冗余，这些地方就是副本，副本分为Leader和Follower，角色不同作用不同，副本是对Partition而言的，每个分区可配置多个副本来实现高可用
Record
消息，Kafka处理的对象
Second:Kafka 有什么特点
1：持久化 消息存储在磁盘中 为什么存在磁盘中还能这么快 后面进阶慢慢去分析 得益于他的文件存储结构
2：高吞吐 由于每个topic 可以分别存储于每个partition 中 可以横向扩展 线性的提高了Kafka 的吞吐量
3：分布式 kafka 可以有一个或者多个Broker 本来就是一个分布式的架构系统 可快速的去平滑扩展
4：实时性 由于消息持久化,使kafka可以支持离线; 实时性使kafka又可以支持在线，可用于一些流计算
End: Kafka 用于哪些场景
正是由于具有实时性的特点
常见的架构组合:Flume+Kafka+Storm/Spark streaming +Hbase/Hive
(1) 用来作为实时传输数据的管道;
Flume+Kafka+Hdfs 搭建实时日志收集系统
(2) 用来构建实时处理数据流的程序或应用;
Flume+Kafka+Storm/Spark streaming :搭建流数据处理系统
下篇：
1： 消费位置offset 怎么去维护存储的
2：Kafka 文件存储机制 怎么去存储 怎么去查询
3：kafka 中zk 是怎么工作的？
问题分析：
1：Kafka全局消费的有序性
2：kafka的数据重复消费怎么处理
3：如何保证kafka中数据不丢失？
4：Kafka 为什么这么快
参考：https://juejin.im/post/5cd2db8951882530b11ee976
参考文献如下：