一，组成部分概要
Producer：消息生产者
Consumer：消息消费者
Topic：特指kafka处理的消息源的不同分类
Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id(offset)
Message：消息，是通信的基本单位，每个 producer 可以向一个topic（主题）发布一些消息
Broker：缓存代理，Kafa 集群中的一台或多台服务器统称为 broker
Consumer Group： 消费者组，可以并行消费Topic中partition的消息
Producers：消息和数据生产者，向Kafka 的一个 topic 发布消息的过程叫做producers。
Consumers：消息和数据消费者，订阅topics 并处理其发布的消息的过程叫做 consumers。
二，kafka各个部分介绍
1，producers
消息和数据生产者，向 Kafka 的一个 topic 发布消息的过程叫做producers。
Producer将消息发布到指定的Topic中,同Producer也能决定将此消息归属于哪个partition;比如基于"round-robin"方式或者通过其他的一些算法等.
异步发送:
批量发送可以很有效的提高发送效率。Kafka producer的异步发送模式允许进行批量发送，先将消息缓存在内存中，然后一次请求批量发送出去。
2,broker
Broker：缓存代理，Kafka集群中的一台或多台服务器统称为 broker。
Message在Broker中通Log追加的方式进行持久化存储。并进行分区（patitions)
为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数。
1，broker的无状态机制
1. Broker没有副本机制，一旦broker宕机，该broker的消息将都不可用。
2. Broker不保存订阅者的状态，由订阅者自己保存。
3. 无状态导致消息的删除成为难题（可能删除的消息正在被订阅），kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证)，消息保存一定时间（通常为7天）后会被删除。
4. 消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消息。
3，message的组成
Message消息：是通信的基本单位，每个 producer 可以向一个topic（主题）发布一些消息。
Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。
partition中的每条Message包含了以下三个属性：
offset 对应类型：long
MessageSize 对应类型：int32
data是message的具体内容
4，partions组成
kafka基于文件存储.通过分区,可以将日志内容分散到多个server上,来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限,每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存;
可以将一个topic切分多任意多个partitions,来消息保存/消费的效率.
越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer,有效提升并发消费的能力.
5，consumers
消息和数据消费者，订阅 topics 并处理其发布的消息的过程叫做 consumers。
在 kafka中,我们 可以认为一个group是一个“订阅者”,一个Topic中的每个partions,只会被一个“订阅者”中的一个consumer消费,不过一个 consumer可以消费多个partitions中的消息（消费者数据小于Partions的数量时）
注： kafka的设计原理决定,对于一个topic,同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费,否则将意味着某些consumer将无法得到消息.
