一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer、若干 Broker、若干 Consumer，以及一个ZooKeeper集群。其中ZooKeeper是Kafka用来负责集群元数据的管理、控制器的选举等操作的。Producer将消息发送到Broker，Broker负责将收到的消息存储到磁盘中，而Consumer负责从Broker订阅并消费消息。
1、Producer：生产者，发送消息的一方，发送消息到主题的分区中。
2、Consumer：消费者，接收消息的一方，通过订阅主题来消费消息。
3、Broker：服务代理节点。对于Kafka而言，Broker可以简单地看作一个独立的Kafka服务节点或Kafka服务实例。大多数情况下也可以将Broker看作一台Kafka服务器，前提是这台服务器上只部署了一个Kafka实例。
4、Topic：主题，Kafka中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到Kafka集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。
5、Partition：分区，一个主题可以分为多个分区，而一个分区只属于单个主题。同一主题下不同分区包含的消息是不同的，分区在存储层面（磁盘）可以看做是一个log文件（.log后缀），并且消息是以追加的方式顺序写入log文件，在此过程会给消息分配一个分区内唯一标识偏移量offset，保证消息在分区内的顺序性。但是offset并不跨分区，也就是说只能保证分区内顺序，不能保证主题内顺序。Kafka中的分区可以分布在不同的服务器（broker）上。
kafka为分区引入了多副本（Replica）机制，同一分区的不同副本中保存的是相同的消息（在同一时刻，副本之间并非完全一样），副本之间是“一主多从”的关系，其中leader副本负责处理读写请求，follower副本只负责与leader副本的消息同步。副本处于不同的broker中，避免某个broker挂掉后导致数据丢失（Zookeeper负责leader副本的选举）。
生产者和消费者只与leader副本进行交互，而follower副本只负责消息的同步，很多时候follower副本中的消息相对leader副本而言会有一定的滞后。
分区中的所有副本统称为AR（Assigned Replicas）。所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括leader副本在内）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR集合是AR集合中的一个子集。消息会先发送到leader副本，然后follower副本才能从leader副本中拉取消息进行同步（follower副本如何知道有新消息？leader副本发通知？），同步期间内follower副本相对于leader副本而言会有一定程度的滞后。前面所说的“一定程度的同步”是指可忍受的滞后范围，这个范围可以通过参数进行配置。与leader副本同步滞后过多的副本（不包括leader副本）组成OSR（Out-of-Sync Replicas），由此可见，AR=ISR+OSR。在正常情况下，所有的 follower 副本都应该与 leader 副本保持一定程度的同步，即 AR=ISR，OSR集合为空。默认情况下，当leader副本发生故障时，只有在ISR集合中的副本才有资格被选举为新的leader。
ISR与HW和LEO也有紧密的关系。HW是High Watermark的缩写，俗称高水位，它标识了一个特定的消息偏移量（offset），消费者只能拉取到这个offset之前的消息。LEO是Log End Offset的缩写，它标识当前日志文件中下一条待写入消息的offset。其中leader副本的LEO变化后，follower副本开始同步，而HW的值是取所有副本的最小值，这样来保证消费者拉取的数据肯定在所有副本中。对于生产者发送一条消息，只有等这条消息在所有副本中同步完成才算是成功，消费者才可以消费到。（对于生产者来说收到消息推送成功的响应时机可以通过acks配置，这个参数用来指定分区中必须要有多少个副本收到这条消息，之后生产者才会认为这条消息是成功写入的）