Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。 Kafka是一个分布式、分区、复制的提交日志服务。 kafka对消息保存时根据主题（Topic）进行归类，发送消息者成为生产者（Producer）,消息接受者成为消费者（Consumer）,此外kafka集群有多个kafka实例组成，一个实例就是一个broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性为集群保存一些信息
主题（topic）和分区（partition）
kafka的消息通过主题（topic）来分类，一个主题（topic）可以分成若干个分区（partition），一个分区就是一个提交日志，消息以追加的方式写入分区（如下图所示），然后以先入先出的顺序读取。 一个主题一般包含若干个分区，因此无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但是可以保证消息在单个分区的顺序。 kafka通过分区来实现数据冗余和伸缩性。分区可以分布在不同的服务器，也就是说一个主题可以横跨多个服务器，以此提供比单个服务器更强大的性能。
生产者（producer）和消费者（consumer）
生产者（producer）创建消息发布到指定的主题上，生产者默认情况下将消息均衡地分布到主题的所有分区，不关系特定消息被写入到哪个分区；当然消费者也可以指定主题的分区写入。 消费者（consumer）读取消息，订阅一个或者多个主题，并按照消息生成的顺序读取他们，消费者通过检查数据的偏移量（offset）来区分已经读取过的消息。偏移量是一种元数据，是一个不断递增的整数，在创建消息时，kafka会把偏移量添加到消息里面。在给定的分区里，每个消息的偏移量都是唯一的。消费者把每个分区最后读取的消息偏移量保存在zookeeper或者kafka上，如果消费者关闭或者重启他的读取状态不会丢失。 消费者是消费者群组（consumer group）的一部分，也就是说会有一个或者多个消费者共同读取一个主题。群组保证每个分区只能被一个消费者使用（如下图所示），通过这种方式消费者可以消费一个大量消息的主题，如果一个消费者失效，其他的消费者可以接管这个失效的消费者的工作。
broker和集群
一个独立的kafka服务器被称为broker。broker接收生产者的消息，为消息设置偏移量，并且提交消息到磁盘保存。broker为消费者提供服务，对读取分区的请求作出响应，返回已经提交到磁盘上的消息，硬件支持的情况下，单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。 broker是集群的组成部分，每个集群都有一个broker同时充当了集群控制器的角色（自动从活跃的成员中选举出来）。控制器负责管理工作，包括将分区分配给broker和监控broker。在集群中，一个分区从属于一个broker，该broker被称为分区的首领（leader）。一个分区可以分配给多个broker，这个时候会产生分区复制（如下图所示）。这种复制机制为分区提供了消息冗余，如果有一个broker失效，其他broker可以接管领导权。
保留策略：kafka broker默认的消息保留策略要么是保留一段时间，要么保留到数据达到一定大小，当消息上限达到这些要求时，旧消息会被删除，所以根据配置消息不会无限增长保留。主题也可以单独配置自己的保留策略。
多集群
如果使用多个数据中心，就需要在他们之间复制消息，但是kafka的消息复制机制只能在单个集群里进行，不能在多集群中进行。 kafka提供了一个叫做MirrorMaker的工具，可以用来实现集群中的消息复制，MirrorMaker的核心组件包含一个生产者和消费者，两者间通过一个队列相连，这个消费者从一个集群读取消息，生产者把消息发送到另外一个集群上（如下图所示）。
