1kafka架构

生产者
消费者
broker ：中间包含一个或者多个 topic

一个topic中有一个或者多个partition这个可以设置

每一条消息只能来自一个topic

生产数据和消费数据的时候必须要指定 是哪一个topic

*partition 讲解

如果不备份的情况下 只分布在一个broker上
一个partition中包含了多个segment，一个segment对应一个文件， 数据会append到一个segment，单条数据不能删除和修改，当保存时间到期之后 会直接对segment进行删除

kafka的最小单位是partition offset保存在segment的index中

*partition可以设置成和broker一致

通过Partition实现了并行处理和水平扩展
Partition是Kafka（包括Kafka Stream）并行处理的最小单位
不同Partition可处于不同的Broker（节点），充分利用多机资源
同一Broker（节点）上的不同Partition可置于不同的Directory，如果节点上有多个Disk Drive，可将不同的Drive对应不同的Directory，从而使Kafka充分利用多Disk Drive的磁盘优势

2 kafka的副本数 replica

当某个topic的replication-factor为N且N大于1时，每个partion都会有N个副本（replica）
replica的个数小于等于broker数：对每个partition而言每个broker上只会有一个replica，因此broker ID表示replica
所有partition的所有replica默认情况会均匀分布到所有broker上

kafka为什么性能高
（1）高效实用磁盘
（2）零拷贝（减少了i/o）
（3）数据的批处理和压缩
Producer和Consumer均支持批量处理数据，从而减少了网络传输的开销 （少次多量）
Producer可将数据压缩后发送给broker，从而减少网络传输代价。目前支持Snappy, Gzip和LZ4压缩
（4）设置 partition的个数和broker保持一致
（5）ISR（In-Sync Replicas）
对每个消息都做f+1的备份：以单个消息为进行备份的基本单位，进行可靠性保障
　　 ISR最核心的思想：以一段时间而非以一个消息为基本单位，进行可靠性保障