kafka: 分布式消息系统、消息队列，将消息直接存入磁盘，默认保存一周。
broker: 组成kafka集群的节点，之间没有主从关系，依赖于zookeeper来协调，而broker负责消息的读写和存储，一个broker可以管理多个partition。
producer: 消息的生产者，自己决定向哪个partition去生产消息，两种机制：hash、轮循。
consumer: 消息的消费者，consumerf通过zookeeper去维护消费者偏移量。consumer有自己的消费者组，不同的组之间消费同一个topic数据，互不影响，相同的组内的不同的xonsumer消费同一个topic，这个topic中相同的数据只能被消费一次。consumer只能先消费已经链接上的partition上的数据。
topic: 一类消息的总称/一个消息队列。topic是由partition组组成的，个数是创建的时候指定。
partition: 组成topic的单元，每个partition有副本，副本的个数是创建的时候指定，每个partiton只能由一个broker来管理，这个broker是这个partition的leader。partition内部消息是强有序的，其中每个消息都有一个序号叫offset。
zookeeper: 协调kafka broker，存储元数据：consumer的offset+broker信息+topic信息+partition信息
Kafka的消息存储和生产消费模型
- kafka里面的消息是由topic来组织的，可以想象为一个队列，一个队列就是一个topic,谈后它把每个topic又分为多个partition，这个是为了做并行处理，在每个partition里面是有序的，相当于有序的队列，其中每个消息都有个序号，比如0到12.
- 一个partition对应一个broker，一个broker可以管多个partition，比如一个topic有5个partiton，有两个broker，那每个broker就管2个partiton。
- partition可以想象为一个文件，当数据发过来的时候它就往这个partition上面append追加数据。而且kafka是根据时间策略删除数据，而不是消费完就删除，在kafka里面没有“消费完”这个概念，只有“过期“这一个概念，默认保存一周。
- consumer自己维护消费到哪个offset
- 每个consumer都有对应的group，不指定有人的组。
- group内的queue消费模型
- 各个consumer消费不同的partition
- 一个消息只能被一个group 内的一个消费者消费一次
- 各个group各自独立消费，互不影响。
kafka的特点
- 分布式、数据副本，同一份数据可以到不同的broker上面去，就是当一份数据，当磁盘坏掉的时候，数据不会丢失，比如3个副本，这样当在3个机器磁盘都坏掉的时候数据才会丢失。
- 消息持久化时间跨度比较长、消费状态自己可以维护消费到哪个地方了，可以自定义消费偏移量。
创建topic
- topic的名字是t04
- 3个分区
- 每个分区3个副本
- 指定topic
- broker-list 集群节点
- 指定topic
元数据
如果producer生产的时候没有key，会每隔10分钟随机指定一个分区。上图给的是0号分区。
Leader均衡机制
- 0号分区归属于2号节点
- 1号分区归属于0号节点
- 2号分区归属于1号节点
- 0号分区的副本Replicas分布在0号、1号、2号节点上。
- Isr的功能是挂掉的节点重活后检查数据的完整性。
- 当节点broker挂掉后,分区会按照副本顺序重新寻找新的leader.
- leader重活后，分区会自动再找到原来归属于重活后的leader,释放刚寻找的新的leader。（压力均衡）
删除topic
立马删除topic
这个时候就彻底删除了topic。
