Kafka基本术语
后面大家会看到一些关于kafka的名词，比如topic、producer、consumer、broker，我这边来简单说明一下。
producer：生产者，发布消息的对象称之为话题生产者(Kafka topic producer)，比如火锅店作为生产者发布座位排号的情况
consumer：消费者，订阅消息并处理发布的消息的种子的对象称之为话题消费者(consumers)，比如用户订阅了火锅店的座位排号情况
topic：标签，你把它理解为标签，生产者每生产一条信息就贴上一个标签（topic），比如2人座位，4人座位，6人座位，消费者可以选择性的订阅需要知道的消息，比如我只需要了解2人座位的排号情况。
broker：代理，已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。
Partition：分区，Partition 是物理上的概念，每个 Topic 包含一个或多个 Partition。
Consumer Group：消费者分组，每个 Consumer 属于一个特定的 Consumer Group（可为每个 Consumer 指定 group name，若不指定 group name 则属于默认的 group）。
架构
听起来和JMS消息处理差不多
Client和Server之间的交流通过一条简单、高性能并且不局限某种开发语言的TCP协议。除了Java Client外，还有非常多的其它编程语言的Client。
拓扑结构
更详细的情况如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。
Topic & Partition
Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。本文所用集群共8个节点，此处topic1和topic2 replication-factor均为1。若创建topic1和topic2两个topic，且分别有13个和19个分区，则整个集群上会相应会生成共32个文件夹，如下图所示。
每个日志文件都是一个log entrie序列，每个log entrie包含一个4字节整型数值（值为N+5），1个字节的"magic value"，4个字节的CRC校验码，其后跟N个字节的消息体。每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。磁盘上存储的消息格式如下：
message length ： 4 bytes (value: 1+4+n)
"magic" value ： 1 byte
crc ： 4 bytes
payload ： n bytes
这个log entries并非由一个文件构成，而是分成多个segment，每个segment以该segment第一条消息的offset命名并以“.kafka”为后缀。另外会有一个索引文件，它标明了每个segment下包含的log entry的offset范围，如下图所示。
因为每条消息都被append到该Partition中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。
对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际上也没必要），因此Kafka提供两种策略删除旧数据。一是基于时间，二是基于Partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可在Partition文件超过1GB时删除旧数据，配置如下所示。
# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
log.retention.hours=168
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000
# If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.
log.cleaner.enable=false
这里要注意，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高Kafka性能无关。选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。另外，Kafka会为每一个Consumer Group保留一些metadata信息——当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由Consumer控制。正常情况下Consumer会在消费完一条消息后递增该offset。当然，Consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由Consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些消费过，也不需要通过broker去保证同一个Consumer Group只有一个Consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。 |
