Kafka 是一款开源的、轻量级的、分布式、可分区和具有复制备份的(Replicated ）、基于ZooKeeper 协调管理的分布式流平台的功能强大的消息系统。与传统的消息系统相比， Kafka能够很好地处理活跃的流数据，使得数据在各个子系统中高性能、低延迟地不停流转。
Kafka定位是一个分布式流处理平台，他具有以下三个特性：
①：能够允许发布和订阅数据。更像是一个消息队列或者消息系统
②：存储流数据时提供相应的容错机制
③：当流数据到达时能够及时处理
kafka中的基本概念
topic(主题)：一个主题其实就是对消息的一个分类，也就是将一组特定的消息归纳为一个主题，生产者需要将消息发送到特定的主题，消费者通过订阅主题或主题的某些分区进行消费。
message(消息)：消息是kafka通信的基本单位，消息由一个固定的消息头和一个可变长的消息体构成。在老版本中，没一条消息称为message,在Java实现的客户端中，没一条消息被称为record。
分区（partition）：Kafka将一组消息归纳为一个主题，而每个主题被分为一个或多个分区（partition）,每个分区由一系列有序、不可变的消息组成，是一个有序队列。每个分区在物理上对应为一个文件夹，分区的命名：“主题名—分区编号”，分区编号从0开始。每个主题对应的分区数可以在kafka启动时所加载的配置文件中进行配置，也可以在在创建主题时指定其分区数，当然客户端还可以在主题创建后修改主题的分区数。作用：分区数越多，一般吞吐量会越高，分区也使得Kafka进行顺序消费以及负载均衡。kafka只能保证一个分区之内消息的有序性，因为每条消息被追加到相应的分区，并且是顺序写磁盘，因此效率比较高；
副本（Replica）：每个分区由一个或多个副本，分布在集群的不同代理上，以便提高可用性，从存储角度上分析，分区的每个副本在逻辑上抽象为一个日志对象（Log），分区的副本与日志对象是一一对应的；
Leader副本和Follower副本：由于kafka副本的存在，就需要保证一个分区的多个副本之间数据的一致性，Kafka会选择该分区的一个副本作为leader副本，而分区的其他副本作为Follower副本，只有leader副本处理客户端读、写请求，Follower副本从leader副本同步消息，假如没有Leader副本就需要（n*n）条通路来同步数据，有了leader后，只需要（n-1）条通路。
偏移量：任何发布到分区中的消息都会被直接追加到日志文件中（分区目录下以“.log”）为文件名后缀的数据文件的尾部，每条消息在日志文件中的位置都会对应一个按序递增的偏移量，偏移量是一个分区下严格有序的逻辑值。
日志段：一个日志对应多个日志段（LogSegment）,一个日志段对应于磁盘上一个具体的日志文件（以“.log”结尾的数据文件）和两个索引文件（“.index”消息偏移量索引文件和“.timeindex”消息时间戳索引文件）。
代理（broker）：kafka集群一般是由一个或多个Kafka实例构成，kafka实例即为一个代理，称为broker，每一个kafka实例都有唯一标识的id，这个id是一个非负整数，这个Id被称为brokerId
生产者（Producer）:生产者负责将消息发送给kafka，也就是向Kafka代理（broker）发送消息的客户端。
消费者（Consumer）和消费组(ConsumerGroup)：消费者以拉取pull方式拉取数据，他是消费的客户端。在kafka中，每一个消费者属于一个特定的消费组,用groupId代表消费组名称，通过group.id进行配置，如果不指定消费组，则默认为消费组test-consumer-group.。同时每一个消费者也有一个全局唯一的Id，通过client.id进行配置，如果为配置，则会默认生成（${groupId}-${hostName}-${timestamp}-${UUID}）;
同步副本列表（ISR）：kafka在ZooKeeper中动态维护了一个ISR(In-sync-Replica),此中保存了同步的副本列表，即为所有与Leader副本保持消息同步的所有Follower副本对应的代理节点id,如果某一个follower副本宕机，则该Follower副本节点id将从ISR列表中移除。
kafka集群结构：
kafka对消息的处理：kafka不会删除立即被消费掉的消息，由于磁盘大小的有限，也不会一直存储消息；所以就有了Kafka对消息的处理，其可以通过配置文件进行配置，一是基于消息已存储的时间长度，二是基于分区的大小进行处理。
