kafka是非常依赖zk的，无论是kafka的broker，还是producer，consumer，这些都会有源数据的信息保存在zk上面。
在kafka进程启动了之后，再去连接到zk，这个会去启动一个连接到zk的客户端，可以看到根目录下有这么多的节点生成了。这些节点存储的就是zk集群的元数据信息。
比如在broker目录下的ids节点里面存放的是所有活跃的broker节点。因为是单机版本的，只有一个broker角色，所以这里面只有0号的。
比如有什么样的主题，都是在topics这里面存放着。所以kafka是非常依赖zk的。
下面是简单的生产和消费消息，但是在生产和消费消息之前，首先要将主题给创建出来，也就是topic，因为生产者生产出来的消息是要在主题当中存储的，而消费者消费的消息也是从主题中进行消费的，所以要将主题给创建出来。
所有关于主题的操作用到的都是kafak-topics.sh这个脚本，--replication-factor这个叫做副本因子，也就是我的一个主题当中的数据文件要做多少个副本。kafka是有这样一个机制做容错的。这里设置一个就可以了，因为只有一个工作节点，单机。
partions表示这个topic多少个分区，在列出topic信息的时候指定broker的信息。
现在主题创建成功，接下来就是要去开启生产者和消费者来生产和消费数据了。
kafka的部署可以分为单机版本和集群版本，单机和集群的区别在于每一个kafka的实例称作为broker。所谓的单机版本意味着只有一个broker。只有一个节点，在这个节点上运行着broker，也就是kafka的实例。这是单机版本。
所谓的集群就是有多个kafka的实例，也就是有多个broker去构成了一个分布式的集群。
需要在3个节点上都去部署kafka的实例。在安装之前需要安装JDK，需要java环境。
每台机器的id都不唯一，kafka其实是一个消息队列。生产者生产的消息存在了topic主题里面。而kafka会将这些消息保存到本地存储。保存在本地的位置使用由logs.dir里面配置。
还有与zk相关的，kafka是非常依赖zk的软件。在运行当中，无论是kafka的服务本身，还是consumer，producer。它们都需要在zk上去维护一些数据。我们称之为元数据。比如broker的信息，topic的信息，消费相关的信息等等，这些都是保存在zk上面的。所以是非常依赖zk的。
kafka内置了zk，但是不使用，可以使用自己已经搭建好的zk。
kafka在运行的当中会在zk中维护元数据的信息。默认会在根节点的下面创建很多很多的文件夹。比如brokers，ids，topics，等等。它会有很多的文件夹生成。这些目录直接生成在根目录的下面。这样就会导致zk上面的数据看起来比较乱。
这些节点都放在kafka的节点下作为子节点，这样kafka所有的元数据信息都保存在kafka的节点下面了，这样看zk目录看起来就不会那么乱了。
所以这就是斜线写的kafka的作用。这样表示kafka的所有的元数据信息是保存在了zk的根下的kafka节点下。
上面就是需要配置文件的地方。修改完之后分发给其他节点。其他节点修改broker.id，把它的值给改一下。这个值是整个集群中唯一的，不能重复的。改为2,3即可，剩余两台机器。
先去启动zk集群，再去启动kafka，kafka启动加上daemon，改为后台启动。同理其他节点依次启动。
这个是一键启停kafka集群脚本。
在kafa启动之后会在zk上面去注册很多的节点去来记录它的元数据信息，而这个节点的位置在配置文件中都配置过。元数据信息需要保存在zk kafka节点的下面。
这里包括kafka版本的信息和集群id的信息。
cluster就是和集群相关的配置，
controler在kafka当中是一个非常重要的角色，topic可以分为若干个partition，而每一个partition是有多个副本的，而这些副本之间存在leader和follower这样的角色，而这些角色的选举是由controller来完成的。所以controller可以控制partition的leader选举，也包括topic的crud操作，比如插入一些消息，消费一些消息。
brokerid表示现在哪个broker服务器现在是controller这样的角色。
epoch代表朝代的意思，每当controller它的brokerid发生了变更，那么这个值都会+1。其实就是记录了controller迭代了多少次。
brokers的ids记录了当前活跃kafka的实例列表，这是记录的broker信息。
上面就是kafka在启动，运行当中会在zk里面维护的目录结构。