一： kafka组成模型
Kafka是一个开源的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，由生产者（producer）、消费者（consumer）、服务端broker三者组成。
二：kafka 集群模型
Producer（生产者）：发送消息
Consumer（消费者）：订阅消息
Broker：Kafka的节点，服务端
Controller：Kafka服务器的主节点
Follower：Kafka服务的从节点
Topic：主题，类似于数据库里的表
Partition：分区，一个主题可以有多个分区，类似于数据库里的分区
Replica:副本，为了保证数据安全，每个Partition可以设置多个副本（leader replica，Follower replica）
Message：消息，消息存在分区里
Offset：偏移量，消息存储进度/消费者的消费进度
zookeeper : 分布式应用程序协调者，在它里面会创建一个目录来管理kafka各个topic 的 partition的offset 信息（kafka 0.8版本和之前，kafka1.0版本去掉了zookeeper维护分区数据偏移量, 改用 _consumer_offsets 主题来维护各个broker中topic的 offsets ）
三：kafka 服务端(broker)设计
kafka是一个把性能用到极致的框架，是一个支持高可用、高性能、高并发的分布式消息系统。
高并发：线程池思想
高性能：磁盘的顺序读写设计
Kafka是将消息记录持久化到本地磁盘中的， 一般人会认为磁盘读写性能差，对Kafka性能如何保证提出质疑。实际上不管是内存还是磁盘，快或慢关键在 于寻址的方式，磁盘分为顺序读写与随机读 写，内存也一样分为顺序读写与随机读写。 基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写。
高性能：跳表设计
log文件：里面存储的是消息
index文件：存储索引消息。
这两个文件的文件名相同，成对出现。这个文件名是 以 log 文件里的第一条消息的 offset 命名的，如下第一个文 件的文件名叫 00000000000012768089，代表着这个文件 里的第一个消息的 offset 是 12768089，也就是说第二条消 息就是 12768090 了。
高性能：稀松索引
index文件中稀松的索引设计思想和 跳表设计的核心思想一样，都是走的范围检索。在索引文件中确定索引所在的index 文件的首个起始index值，然后拿着这个index值去log文件里遍历，直到遍历到自己想要的索引对应的数据文件，然后找到posistion 对应的物理磁盘位置。
高性能：零拷贝
非零拷贝
零拷贝
零拷贝技术很明显得减少了2次数据传输。第一次是从操作系统的内存中拷贝数据到 kafka的broker里面；第二次是从kafka的broker里面拷贝数据到socket cache 端。
四：生产端设计
批处理
内存池
封装同一服务请求
在队列里，会把发往同一个分区的多个批次的数据，合并成一个批次，统一发往下游。
五：消费者端设计
P2P模型：也称点对点模型，指同一条消息只能被一个消费者消费，也就是说一个消息如果被这个消费者 消费了，其余的消费者就都不能消费了，传统的消息系统用的就是这种方式。
发布订阅模型：允许消息被多个Consume r消费，但是一个Consume r需要订阅主题的所有分区。
Kafka的Consumer Group设计
同一个消费组是P2P方式，一个消息只能被同一个组的一 消费者消费。
不同组是订阅模式，一个消息可以被不同的消费组 消费。
一个分区同一时间只会被 同组一个消费者消费。
Consumer设计-偏移量存储
kafka 1.0版本的偏移量存储设计
六：总结
可以看出kafka是一款性能设计上很花心思、有很多巧妙设计思想的消息中间件产品。