Kafka集群——（区别于Master/Slave架构的的分布式集群）

Kafka角色介绍：

1. Producer:消息生产者：

2. Broker: kafka实例，可以理解为一台kafka服务器，kafka cluster 是由多个broker构成的集群。

3. Topic: 消息主题，理解为消息队列，kafka数据就保存在topic里。

4. Partition： 消息分区，一个Topic会有多个分区， 分区的作用是负载均衡，同一个topic在不同分区内的数据是不重复的，目的是提高kafka的吞吐率。

5. Replication：副本，每一个分区都会有副本（Follower），作用是做备用，主分区（Leader）会将数据备份到副分区（Follower），且副分区不会和主分区在同一个broker中。当主分区出现故障，会从副分区中重新推举一个leader。

6. Message: 信息，底层是封装的ProduceRecord

7. Consumer: 消费者，消息的消费方，消息出口。

8. Consumer Group: 消费者组，可以将多个消费者组成一个消费者组，作用是开启多线程，加快消息的消费速度，提高吞吐率。同一分区中的数据只能由消费组中的一个消费者消费，消费者组可以消费同一Topic的不同分区的数据，实现多线程消费信息。一般消费者组中的消费者数和分区数相同。

9. Zookeeper: kafka集群的负载均衡，保存集群的元数据（offset,稀疏索引），实现集群的高可用性。

Kafka的分区机制：

1. 有key的话，根据Key进行hash 操作分区。

2. 无key的话，采用轮询的方式进行分区。

kafka的发布订阅模式：

1. 基于NIO， 异步响应，多线程。

举例：

角色分配：

2个Producer, 3个Broker, 2个Partiton,3个Replication , 2个ConsumerGroup .每个Group 有2个Consumer。

数据流转过程：

1. Producer 生成一个ProduceRecord消息，topic为TopicA,分区机制将消息分到不同分区中，partition0, partition1.
2. 每个Topic生成3个副本分区，分别放到不同的broker上，并选举其中一个为Leader,其余的为Follower.数据写入时先向Leader分区写入数据，然后由Leader分区向其余的Follower分区写入数据。
3. 消息写入成功，会生成RecordMetaData元数据，记录Topic, 分区信息，offset(偏移量), 存入zk中。
4. 消息消费：消费者组Consumer Group A 中的consumer0,consumer1分别访问TopicA的不同分区，优先访问Leader分区。