Producer：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。
　　kafka cluster：
　　　　Broker：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，我们姑且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等……
　　　　Topic：消息的主题，可以理解为消息的分类，kafka的数据就保存在topic。在每个broker上都可以创建多个topic。
　　　　Partition：Topic的分区，每个topic可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高kafka的吞吐量。同一个topic在不同的分区的数据是不重复的，partition的表现形式就是一个一个的文件夹！
　　　　Replication:每一个分区都有多个副本，副本的作用是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择一个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。
　　　　Message：每一条发送的消息主体。
　　Consumer：消费者，即消息的消费方，是消息的出口。
　　Consumer Group：我们可以将多个消费组组成一个消费者组，在kafka的设计中同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。同一个消费者组的消费者可以消费同一个topic的不同分区的数据，这也是为了提高kafka的吞吐量！
　　Zookeeper：kafka集群依赖zookeeper来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。

 在实际的应用中，建议消费者组的consumer的数量与partition的数量一致！

工作流程

1，producer先从集群中获取leader

2，producer将消息发送给leader

3，leader将消息写入本地文件

4，followers从leader   pull消息

5，followers将消息写入本地文件后，向leader发送ack

6，leader收到所有followers的ack后向producer发送ack

重点：消息写入leader后，follower是主动的去leader进行同步的！producer采用push模式将数据发布到broker，每条消息追加到分区中，顺序写入磁盘，所以保证同一分区内的数据是有序的！

kafka为什么要分区呢？

1、 方便扩展。因为一个topic可以有多个partition，所以我们可以通过扩展机器去轻松的应对日益增长的数据量。
2、 提高并发。以partition为读写单位，可以多个消费者同时消费数据，提高了消息的处理效率。

 kafka写消息时选择partition的原则：

 

1、 partition在写入的时候可以指定需要写入的partition，如果有指定，则写入对应的partition。
2、 如果没有指定partition，但是设置了数据的key，则会根据key的值hash出一个partition。
3、 如果既没指定partition，又没有设置key，则会轮询选出一个partition。

kafka怎么保证消息不丢失

通过ACK应答机制！

在producer向队列写入消息时，可以设置ack参数，来确定是否确认kafka接收到数据：

ack=0：代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。安全性最低但是效率最高。
ack=1：代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。
ack=all：代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条，确保leader发送成功和所有的副本都完成备份。安全性最高，但是效率最低。

kafka消息数据淘汰策略

1、 基于时间，默认配置是168小时（7天）。
2、 基于大小，默认配置是1073741824。