Kafka基本概念

一.消息

这里的消息可以看做数据库里的一个“数据行”或“一条记录”。消息由字节数组组成，对Kafka来说消息里的数据没有特别的格式或含义。消息可以有一个可选的元数据--键，键也是一个字节数组，当消息以可控方式写入不同分区时，会用到键。如为键生成一个一致性散列值，对分区数进行取模，从而为消息选择写入的分区。

二.主题（topic）与分区（partition）

Kafka的消息通过topic进行分类。topic可以被分为若干个partition，一个partition就是一个提交日志。消息以追加的方式写入partition，然后以先入先出的顺序读取消息。

1.一个topic包含多个partition，因此无法再整个topic范围内保证消息的顺序，但可以保证消息在单个partition内的顺序。如下图所示的topic共有4个partition，消息被追加写入每个partition的尾部。partition可以分布在不同的服务器上，使得topic可以横跨多个服务器，以此来提供比单个服务器更为强大的性能。

三.生产者和消费者

1.生产者

生产者（producer）创建消息。生产者在默认情况下把消息均衡地分分布到topic的所有partition上，而不关心特定消息会被写到哪个partition。特定情况下会把消息直接写到指定的分区。这通常是通过消息键和分区器来实现。

2.消费者

消费者（consumer）读取消息。消费者订阅一个或多个主题，按照消息生成的顺序读取它们。消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的消息。

2.1偏移量是另一种元数据，是一个不断递增的整数值，在创建消息时，生产者会把它添加到消息里。在给定的partition中，每个消息的偏移量都是唯一的。消费者将每个partition最后读取的消息的偏移量保存在Zookeeper或Kafka上，如果消费者关闭或者重启，它的读取状态不会丢失。

2.2 消费者群组。消费者是消费者群组的一部分，一个群组内的消费者会共同读取一个topic。但群组保证每个topic只能被一个消费者消费。如下图中