1、概念
Kafka是分布式的、可分区的，可复制的消息系统。
2、原理
【待补充】
3、组成
1）Topics/Logs
一个topic是对一组消息的归纳。
每个topic将被分成多个partition，每个partition在存储层面是append log文件。
任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置成为offset，offset为一个long型数字，它是一条消息的唯一标记。
kafka没有提供其他索引机制来存储offset，因为kafka几乎不允许对消息随机读写。
一个topic的多个partition被分布在kafka集群中的多个server上。
每个server负责partition中的消息的读写操作。
2）Producer
producer将消息发布到它指定的topic中，并负责决定发布到哪个分区。
通常简单的由负载均衡机制随机选择分区，但也可以通过特定的分区函数选择分区。
使用更多的第二种。
3）Consumer
Consumer可以加入某个consumer组，共同竞争一个topic，topic中的消息将被分发到组中的某个成员。
同一组中的consumer可以在不同的程序中，也可以在不同的机器上。
若所有的consumer同属于一个组，就可以成为队列模式，在各个Consumer中实现负载均衡。
若所有的Consumer各属不同组，就可以成为发布-订阅模式，所有消息被分发到所有Consumer。
常见的是：
每个topic都有若干数量的consumer组，每个组都是一个逻辑上的订阅者。
为了容错和更好的稳定性，每个组由若干consumer组成。
其实就是一个发布-订阅模式，只不过订阅者是组而不是单个consumer。
4、机制
1）备份
kafka可以配置partition需要备份的个数，每个partition将会被备份到多台机器，以提高可用性。
每个partition都有一个server为“leader”，leader负责所有的读写操作，如果leader失效，那么将会有其他的follower来接管。
follower只是跟进leader，同步消息。
作为leader的服务器承担了全部的请求压力，因此从集群的整体考虑，有多少个partition就应该有多少个leader。
kafka会将leader均衡地分散在每个实例上，来确保整体的性能稳定。
2）持久化
kafka直接将数据写到文件系统的日志中。
对于主要用于日志处理的消息系统，数据的持久化可以简单地通过将数据追加到文件中实现，读的时候从文件中读就好。这样做的好处是读写都是O(1)，并且读操作不会阻塞写操作和其他操作。
为了减少磁盘写入的次数，broker会将消息暂时buffer起来，当消息的个数达到一定阈值时，再flush到磁盘，这样减少了磁盘IO调用的次数。
3）日志
【待补充】
4）主从同步
【待补充】
这段时间真是忙毁，上周末搬家，来这里到现在还没收拾好屋子，还没网络，这篇博文也是开的手机热点发的，且看，后续再完善。