1、Kafka的架构：

        1、producer：消息的生产者

        2、consumer：消息的消费者

        3、broker：kafka集群的服务者，一个broker就是一个节点，主要是负责处理消息的读、写的请求和存储消息。在kafka cluster中包含很多的broker。

        4、topic：消息的队列/分类，就类似一张表，里面用来接收数据，数据的格式可以随意，但是一般都会统一。

        5、zookeeper：负责存储元数据。 

2、kafka的分区和副本：

        1、每一个topic可以分成多个partition，每一个分区一张表数据，在Kafka底层中就是一个以log结尾的文件，分别存在对应的data目录下（通过配置文件指定的）

        使用分区的原因是实现分布式，一个topic中的数据非常大的时候，如果只存在一个分区那么数据压力就比较大。

        2、每个partition内部消息强有序，其中的每个消息都有一个序号叫offset（消费偏移量），再取数据的时候就会根据这个偏移量来取数据

        3、一个partition只对应一个broker，一个broker可以管多个partition

        4、消息不经过内存缓冲，是直接写入磁盘中。

        5、根据时间策略删除数据，并不是数据消费完成就删除数据。默认是7天删除一次数据，删除的一整个文件，默认是1G左右生成一个文件。对于存储的时间可以通过修改配置文件来决定存储的日期。

        6、producer自己决定往哪个partition写消息，可以是轮询的负载均衡，或者是基于hash的partition策略

                轮询的负载均衡：数据数循环的向每一partition中写，数据比较均衡

                基于hash的partition策略：数据会根据hash值据欸的那个进入哪个partition，可以根据相同的key进入同一个partition中。但是可能会造成一个问题：数据倾斜的问题。

        7、consumer（消费者）自己维护消费到哪个offset，每一个用户都记录自己所消费的offset，这些数据都是默认存在--toppic：__consumer_offsetsL中

        8、每一个consumer都有对应的group，一个组中可以是一个用户，也可以是多个用户。

               group内是queue消费模型

                        各个consumer消费不同的partition，因此一个消息在group内只消费一次，这样能保证消费数据不重复

                group间是publish-subscribe消费模型

                        各个group各自独立消费，互不影响，因此一个消息在被每个group消费一次