使用场景

大数据：数据量和速率激增，数据类型越来越复杂

应用开发：消息引擎，应用解耦，分布式存储，流处理

Kafka的体系结构

topic : 主题（消息的逻辑分类）

客户端： 细分为生产者（朝主题发送消息）， 消费者（读取主题的消息）；

服务端： broker (1 处理客户端发送和提供消费支持  2 消息持久化)

消息架构

1，一个主题可以划分为X个领导分区，分布在Y个的broker上；

2，每个领导分区有Z个副本，跟领导分布区在不同的broker上；（领导分区负责读写，随从分区负责复制领导分区的数据）

3，每个领导分区有A条消息，从0开始，依次增加；

概念从小到大：

生产者 -》消息-》分区-》主题->broker (分区内部的offset)

消费者组-》消费者-》主题(消费者的offset)

持久化数据和回收数据

记录在日志文件里，按照顺序写的方式，io效率比较高；

日志文件是分段的 log segment , 当当前段用完，会分配新的日志段，然后有定时任务会定期回收可以回收的log segment ;

消费消息

如何防止消息被重复消费？

消费组：不同的消费者实体分配了不一样的分区。 一个分区对应了唯一的一个消费者。所以不会出现消息重复。

可靠性和性能

高可用

broker部署在不同的机器上；

备份机制，以分区为单位保存副本，副本分为leader rep, follower rep ;  分布在不同的broker上；

leader rep : 跟客户端交互，生产和消费消息；

follower rep: 复制leader的 rep 数据;

扩展性

分区： 一个主题分为多个分区，分区分布在不同的broker上，方便进行扩展。

高性能

消费高性能：消费组的消费者分配得到不同的分区，并行消费，并且增加或者减少消费者会自动rebalance，即重新分配分区;

生产高性能：分区在不同的broker，可以并发的写消息；

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