第1章 初识kafka
1.1 发布于订阅消息系统
1.1.1 如何开始
多个生产者与多个消费者直接通信，导致结构复杂与混乱。于是多个生产者与多个消费者开始通过消息中间件通信。
1.1.2 独立的队列系统
但是多个场景又使用了独立的队列。导致有多个队列且功能相同，但相互独立。
1.2 kafka登场
1.2.1 消息和批次
1>消息就是一条元数据，kafka传递的便是消息
2>批次是一次传输多条消息，因为一条一条传输会有大量的网络开销，批次数据会被压缩。
1.2.2 模式
消息存储的格式，略。
1.2.3 主题（topic）和分区（partition）
1>主题topic：属于同一类消息
2>分区：一个topic有多个分区，每个分区的消息是有顺序的，但是因为topic有多个分区，所以topic的消息不保证有序。
1.2.4 生产者和消费者
1>生产者：生产者将消息写入topic，并均衡的写入不同分区，但也可以根据键来写入指定的分区
2>消费者：消息在分区中有唯一的偏移量，消费者将分区最后的偏移量记录在zookeeper或kafka上，一个消费组不会重复消费topic上的消息，一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，即消费者拥有partition
1.2.5 broker和集群
1>独立的kafka服务器称为broker。单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级。
2>每个集群有broker为集群控制器，一个分区可以分配给多个broker，这时会复制分区。
3>broker会为消费者返回已存在磁盘上的消息。
4>保留消息：消息保留一定时间或一定字节数，也可以通过配置将带有特定键的消息保留。
1.2.6 多集群
MirrorMaker用于集群之间的通信
1.3 为什么选择kafka
1.3.1 多个生产者
1.3.2 多个消费者
存在消费组概念，消费组内不可重复消费，消费组之间相互独立
1.3.3 基于磁盘的数据存储
Topic根据保留规则进行保存
1.3.4 伸缩性
可以从一个broker扩展至上百个。但需要高容错，高可用，需配置较高的复制系数。
1.3.5 高性能
多生产者+多消费者+伸缩性+给予磁盘的数据存储
1.4 数据生态系统
使用场景：
1>活动跟踪：前端用户行为传递
2>传递消息
3>度量指标和日志记录
4>提交日志，如数据库更新日志，为故障恢复提供缓冲
5>流处理：(11章)
1.5 起源故事
略