Kafka有两种模式：
点对点模式：消费者主动从Kafka中定时轮询的拉取数据，一条数据只会发送给customer group中的一个customer进行消费。
发布订阅者模式：kafka主动推送数据到所有订阅了该类信息的客户端。
Kafka中通过控制Customer的参数{group.id}来决定kafka是什么数据消费模式，如果所有消费者的该参数值是相同的，那么此时的kafka就是队列模式，数据只会发送到一个customer，此时Kafka类似于负载均衡；否则就是发布订阅模式； 在队列模式下，可能会触发Kafka的Consumer Rebalance
kafka是依赖Zookeeper的，kafka中节点的状态信息和消费者的消费消息的状态信息会保存在zookeeper中，且zookeeper只保存这两点信息
kafka中存在几个概念：Broker、Topic、Partition
Broker：为一个节点，每开启一个kafka服务就会有一个Broker
Topic：为主题。kafka中消息是分类别的，kafka是通过topic来为消息分类的，每一个topic代表着一种消息类型。同一个topic可以存在于多个Broker中
Partition：为分区，分区存在于topic中，每个topic中会存在多个分区。在Kafka中分区是操作的最小单元，生产者生产的消息必须存储在topic中的某一个分区上。消息存放在哪个分区是根据消息的Key的哈希值来确定的。分区本身是以队列的形式保存消息的。
每个分区的消息是有序的，多个分区间的消息是无序的。
冗余机制replication
Partition分区分主从即Leader和Follower，Follower不会进行任何与客户端的交互，即不会与生产者或消费者沟通，它的唯一的作用是实时的从Leader角色的Partition中同步备份数据，起到高可用的作用。如果作为Leader角色的broker节点宕机了，Follower会自动升级为Leader继续同生产者、消费者沟通。
同一个分区可以存在于多个broker节点中，同一个Topic主题存在多个分区，每个分区会有主(Leader)有备（Follower)，主分区和备分区会交错的存在于不同的broker节点。如上图所示有主题topicA存在于节点broker1和broker2中，topicA中存有分区Partition0和Partition1，broker1中的分区Partition0作为leader，
Zookeeper的作用
kafka集群依赖zookeeper，zookeeper在kafka集群中起者两点作用
1、zookeeper会保存整个集群中broker节点的状态信息。当作为leader的broker节点宕机时，作为Follower的broker节点会自动升级为Leader，然而Follower是如何知道Leader已经挂掉呢，这个时候zookeeper会通过心跳包检测Leader的状态，当接收不到心跳后便会认为它挂掉了，然后选举一个Follower作为Leader重新开始与生产者、消费者保持通信。
2、zookeeeper会保存消费者的消费消息状态。kafka中每一个分片都是一个队列，当Consumer消费消息时，队列的下标（也叫偏移量offset）会移动，当集群因为某些原因关机了或挂掉了，我们再次重启集群进行消费时怎么知道上次消费到什么位置了，怎么确定队列的偏移量。这个时候zookeeper就起作用了。zookeeper保存了这些状态信息，Consumer可从zookeeper中读取到上次消费的位置，继续未完成的消费。当然也可以重置偏移量offset从头开始消费，因为kafka中的消息会持久化到磁盘中，默认会保存7天。
消费者group组：创建消费者的时候可指定属于哪个组，group组有几个特点：
1、同一时刻一个group组只能有一个消费者去消费数据
2、同一个group组中的消费者是不会重复消费消息的
3、消费者消费消息是以Partition为单元的。消费者会和某一个Partition建立连接，一旦这个连接建立成功，该Partition中的消息都由这个消费者消费，而不会交给同组的其他消费者。
二、生产者写入流程
1、生产者发送消息如何存储的
切换到/tmp/kafka-logs，也就是我们在server.properties文件中配置的log.dirs
cd /tmp/kafka-logs
可以查看到如下内容：
first-0为我们的Partition分区文件，first为我们添加的主题，0为分区，每一个分区被分配为一个文件，存储生产者发送的消息
2、分区原则
发布到Kafka集群的消息体分为三部分：key(键值)、partition(分区号)、value(数据值)
（1）如果指定partition，则直接使用该分区，key会被忽略
（2）未指定partition但指定key，通过key的值进行hash选一个分区
（3）如果不指定key和partition，kafka会采用默认的平均轮询将数据平均分配到每一个分区上。
3、发送消息过程
（1）Producer从Zookeeper获取Kafka集群各节点状态，找出Leader节点
（2）发送消息给Leader节点，持久化消息到log文件中
（3）Follower主动拉取Leader的数据 ，实现数据同步
（4）Follower发送ack确认响应 注：在所有follower同步数据完成之前，这些数据对Consumer是不可见的、不能消费的
三、消费流程
消息消费的模式有两种：推送模式（push）和 拉取模式（pull）
- 推送模式：kafka集群主动推送数据到Consumer，推送模式不保证消息推送成功，它不管Consumer的资源使用情况，可能会由于Cousumer正处理其它事情，导致数据丢失
- 拉取模式：由Cousumer主动拉取，可以控制最高水位，消息消费完成后处于等待状态，推荐使用。