消息和批次
消息，Kafka 里的数据单元，也就是我们一般消息中间件里的消息的概念（可以比作数据库中一条记录）。消息由字节数组组成。消息还可以包含键 （可选元数据，也是字节数组），主要用于对消息选取分区。
作为一个高效的消息系统，为了提高效率，消息可以被分批写入 Kafka。批次就是一组消息，这些消息属于同一个主题和分区。如果只传递单个消息， 会导致大量的网络开销，把消息分成批次传输可以减少这开销。但是，这个需要权衡（时间延迟和吞吐量之间），批次里包含的消息越多，单位时间内 处理的消息就越多，单个消息的传输时间就越长（吞吐量高延时也高）。如果进行压缩，可以提升数据的传输和存储能力，但需要更多的计算处理。
对于Kafka 来说，消息是晦涩难懂的字节数组，一般我们使用序列化和反序列化技术，格式常用的有 JSON 和 XML，还有 Avro（Hadoop 开发的一款 序列化框架），具体怎么使用依据自身的业务来定。 主题和分区 Kafka 里的消息用主题进行分类（主题好比数据库中的表），主题下有可以被分为若干个分区（分表技术）。分区本质上是个提交日志文件，有新消 息，这个消息就会以追加的方式写入分区（写文件的形式），然后用先入先出的顺序读取
主题和分区
Kafka 里的消息用主题进行分类（主题好比数据库中的表），主题下有可以被分为若干个分区（分表技术）。分区本质上是个提交日志文件，有新消 息，这个消息就会以追加的方式写入分区（写文件的形式），然后用先入先出的顺序读取。
但是因为主题会有多个分区，所以在整个主题的范围内，是无法保证消息的顺序的，单个分区则可以保证。
Kafka 通过分区来实现数据冗余和伸缩性，因为分区可以分布在不同的服务器上，那就是说一个主题可以跨越多个服务器（这是 Kafka 高性能的一个 原因，多台服务器的磁盘读写性能比单台更高）。
前面我们说 Kafka 可以看成一个流平台，很多时候，我们会把一个主题的数据看成一个流，不管有多少个分区。
生产者和消费者、偏移量、消费者群
就是一般消息中间件里生产者和消费者的概念。一些其他的高级客户端 API，像数据管道 API 和流式处理的 Kafka Stream，都是使用了最基本的生产 者和消费者作为内部组件，然后提供了高级功能。
生产者默认情况下把消息均衡分布到主题的所有分区上，如果需要指定分区，则需要使用消息里的消息键和分区器。 消费者订阅主题，一个或者多个，并且按照消息的生成顺序读取。
消费者通过检查所谓的偏移量来区分消息是否读取过。偏移量是一种元数据，一 个不断递增的整数值，创建消息的时候，Kafka 会把他加入消息。在一个主题中一个分区里，每个消息的偏移量是唯一的。每个分区最后读取的消息偏移 量会保存到 Zookeeper 或者 Kafka 上，这样分区的消费者关闭或者重启，读取状态都不会丢失。
多个消费者可以构成一个消费者群组。怎么构成？共同读取一个主题的消费者们，就形成了一个群组。群组可以保证每个分区只被一个消费者使用
消费者和分区之间的这种映射关系叫做消费者对分区的所有权关系，很明显，一个分区只有一个消费者，而一个消费者可以有多个分区。
（吃饭的故事：一桌一个分区，多桌多个分区，生产者不断生产消息(消费)，消费者就是买单的人，消费者群组就是一群买单的人），一个分区只能 被消费者群组中的一个消费者消费（不能重复消费），如果有一个消费者挂掉了，另外的消费者接上）
Broker 和集群
Broker 和集群
一个独立的 Kafka 服务器叫 Broker。broker 的主要工作是，接收生产者的消息，设置偏移量，提交消息到磁盘保存；为消费者提供服务，响应请求， 返回消息。在合适的硬件上，单个 broker 可以处理上千个分区和每秒百万级的消息量。（要达到这个目的需要做操作系统调优和 JVM 调优）
多个broker 可以组成一个集群。每个集群中 broker 会选举出一个集群控制器。控制器会进行管理，包括将分区分配给 broker 和监控 broker。
集群里，一个分区从属于一个 broker，这个 broker 被称为首领。但是分区可以被分配给多个 broker，这个时候会发生分区复制。
集群中Kafka 内部一般使用管道技术进行高效的复制。
分区复制带来的好处是，提供了消息冗余。一旦首领 broker 失效，其他 broker 可以接管领导权。当然相关的消费者和生产者都要重新连接到新的首 领上
保留消息
在一定期限内保留消息是 Kafka 的一个重要特性，Kafka broker 默认的保留策略是：要么保留一段时间（7 天），要么保留一定大小（比如 1 个 G）。 到了限制，旧消息过期并删除。但是每个主题可以根据业务需求配置自己的保留策略（开发时要注意，Kafka 不像 Mysql 之类的永久存储）