kafka是apache基金会管理的开源流处理平台(官网http://kafka.apache.org/)，但国内大多数人对其认知基本都是消息队列，所以我们先来了解下什么是消息队列。
消息队列
消息队列顾名思义就是存储消息的一个队列，消息生产者(producer) 往消息队列中投放消息， 消费者(consumer)读取消息队列中的内容。在消息队列中的每条消息都会有个位置，就好比数组中的下标(index)，在kafka中我们称之为offset。对于生产者而言，有个特殊的offset——LEO(log end offset) ，指向的是消息队列中下一个将被存放消息的位置。
这里重点说下消费者(consumer)，一个消息队列当然可以被多个消费者(consumer)读取，每个消费者(consumer)都有唯一一个group-id将其区分开来。kafka也会记录下来每个消费者(consumer)已经读到哪个位置了(offset)。
问：为什么消费者消费的offset是由kafka记录，而不是由消费者自己记录？
主题(Topic)
上文我们以一份数据为例，讲了什么是消息队列。如果有多份数据（多个队列）该怎么办？ 也很简单，kafka中我们可以使用不同的主题(Topic)将不同的数据区分开。不同的生产者(producer)可以往不同的Topic中存放数据，不同的消费者(consumer)也可以从不同的Topic中读取数据。
分区(Partation)
当一份数据非常大的情况下怎么办？ 当然是考虑拆分了。在kafka中，你可以设置将一个主题(Topic)拆分成多个不同的分区(Partation)，然后以分区(Partation)的维度来管理、生产和消费数据。 拆分带来最明显的好处就是提升吞吐性能，多个分区(Partation)之间并行，互不干扰。
至于怎么拆分，kafka有提供几个默认分区策略 轮询、随机、hash，当然你可以自己实现自己的分区策略，这里就不过多展开了。
消费者组(Consumer-group)
主题(Topic)做完分区以后，消费者如何消费？ 这里就不得不提到消费者组(Consumer-group)的概念，在kafka中，为了保证数据的一致性，同一个分区(Partation)同时只能被一个消费者(consumer)实例消费，为了提升消费者(consumer)的吞吐量，一般都会设置多个消费者(consumer)实例来消费不同的分区(Partation)，这些实例共同组成一个消费者组(Consumer-group) ，他们共用一个Group-id。
注意：
- 由于同一个分区(Partation)同时只能被一个消费者(consumer)实例消费，所以超过分区(Partation)数量的消费者(consumer)实例个数没有任何意义，多余的消费者(consumer)实例也会被闲置。
- 如果消费者组(Consumer-group) 中有实例发生变化（上下线），或者分区(Partation)数量发生变化，都会触发消费者组rebalence。
副本(Replication)
kafka如何解决数据高可用的问题？在分布式环境下，要想保证数据尽可能不丢失，唯一的方法就是多复制几份放到不同的机器上，复制出来的数据就叫做副本(Replication)。
这里有几个关键词。
HW： high-water，一个特殊的offset，只有在这个offset以下的消息才能被消费者(consumer)读到，高水位的具体值取决于主从副本数据同步的状态，这里不再展开。
ISR: in-sync-replica，处于同步状态的副本集合，是指副本数据和主副本数据相差在一定返回（时间范围或数量范围）之内的副本，当然主副本肯定是一直在ISR中的。 当主副本挂了之后，新的主副本将从ISR中被选出来接替它的工作。
OSR: 和IRS相对应 out-sync-replica，其实就是指那些不在ISR中的副本。
副本主从同步
当一份数据比复制出多份副本后，肯定得涉及到主从副本的同步在，从副本会定期从主副本拉去最新的数据。 另外需要注意kafka中，只有主副本才会对外提供读和写(高版本kafka从副本提供了有限的读功能)，从副本的唯一作用就是给主副本当备胎。
说到主从同步，顺带提一下kafka的ack设置。
kafka中生产者(producer)，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别：
- 0: 生产者(producer) 不等待来自主副本的确认，发出去即认为发送成功，这种情况效率最高但可能有丢失数据的风险。
- 1: （默认）生产者(producer) 发出数据后会等待主副本确认收到后，才认为消息发送成功，这种情况下主副本宕机时可能会丢失消息。
- -1: (或者是all)：生产者(producer) 等待ISR中的所有副本都确认接收到数据后才任务消息发送成功，可靠性最高，但因为需要等从副本拉去和确认，效率最低。
Broker
Kafka是以副本(Replica)维度管理数据的，管理这些数据肯定是需要管理者的，这个管理者就是Broker。Broker会将同一份数据的不同副本(Replication) 调度到不同的机器上，并且在副本(Replication) 数不足时生成新的副本，从而保证在部分Broker宕机后也能保证数据不丢失。
所有的Broker之间也会做一些元数据的相互同步，比如某份主数据在谁哪，从副本要从谁哪去拉取数据……
结语
第一次尝试手绘风讲解kafka入门知识，讲的很粗浅，确实很多细节都没有展开，见谅。