这是我参与8月更文挑战的第3天，活动详情查看：8月更文挑战 消息的消费类型：
- Push：当 Producer 发出的消息到达服务端后，服务端马上将这条消息投递给Consumer。
- Pull：服务端收到消息后什么也不做，等待 Consumer 来“拉取”。
kafka 结构
kafka消息的消费类型只有 Pull。
主要定位于传输日志，在其他很多场景下的使用受限，比如交易、订单、充值等场景。
Producer：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。
kafka cluster：
Broker：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，我们姑且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等等。
Topic：消息的主题，可以理解为消息的分类，kafka的数据就保存在topic。在每个broker上都可以创建多个topic。
Partition：Topic的分区，每个topic可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高kafka的吞吐量。同一个topic在不同的分区的数据是不重复的，partition的表现形式就是一个一个的文件夹！
Replication:每一个分区都有多个副本，副本的作用是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择一个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。
Message：每一条发送的消息主体。
Consumer：消费者，即消息的消费方，是消息的出口。
Consumer Group：我们可以将多个消费组组成一个消费者组，在kafka的设计中同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。同一个消费者组的消费者可以消费同一个topic的不同分区的数据，这也是为了提高kafka的吞吐量！
Zookeeper：kafka集群依赖zookeeper来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。
kafka 工作流程
生产数据
Producer写入数据时找的是leader，不会直接将数据写入follower。消息写入leader后，follower是主动的去leader进行同步的。
Producer 将数据发布到 broker，每条消息会追加到分区中，顺序写入磁盘，保证同一分区内的数据是有序的。
Producer 怎么知道该将数据发往哪个 partition ？有下面几项原则：
- partition在写入的时候可以指定需要写入的partition，如果有指定，则写入对应的partition。
- 如果没有指定partition，但是设置了数据的key，则会根据key的值hash出一个partition。
- 如果既没指定partition，又没有设置key，则会轮询选出一个partition。
kafka 分区的目的是什么？
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方便扩展。因为一个topic可以有多个partition，所以我们可以通过扩展机器去轻松的应对日益增长的数据量。
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提高并发。以partition为读写单位，可以多个消费者同时消费数据，提高了消息的处理效率。
如何保证信息不丢失？ ACK应答机制。在生产者向队列写入数据的时候可以设置参数来确定是否确认kafka接收到数据，这个参数可设置的值为0、1、all。
0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。安全性最低但是效率最高。
1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。
all代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条，确保leader发送成功和所有的副本都完成备份。安全性最高，但是效率最低。
保存数据
Producer将数据写入kafka后，集群就需要将数据保存在磁盘。
Partition 结构
前面说过了每个topic都可以分为一个或多个partition，如果你觉得topic比较抽象，那partition就是比较具体的东西了！Partition在服务器上的表现形式就是一个一个的文件夹，每个partition的文件夹下面会有多组segment文件，每组segment文件又包含.index文件、.log文件、.timeindex文件（早期版本中没有）三个文件， log文件就实际是存储message的地方，而index和timeindex文件为索引文件，用于检索消息。
文件的命名是以该segment最小offset来命名的，如000.index存储offset为0~368795的消息，kafka就是利用分段+索引的方式来解决查找效率的问题。
消费数据
与生产消息相同的是，消费者在拉取消息的时候也是找leader去拉取。
多个消费者可以组成一个消费者组（consumer group），每个消费者组都有一个组id！同一个消费组者的消费者可以消费同一topic下不同分区的数据，但是同一分区的数据只能被某一消费组下固定的一个消费者消费。（因为 producer 生产的消息只会放进某个 Topic 下固定的一个 partition，所以不会出现消息被重复消费的情况）
图示是消费者组内的消费者小于partition数量的情况，所以会出现某个消费者消费多个partition数据的情况，消费的速度也就不及只处理一个partition的消费者的处理速度！如果是消费者组的消费者多于partition的数量，那会不会出现多个消费者消费同一个partition的数据呢？上面已经提到过不会出现这种情况！多出来的消费者不消费任何partition的数据。所以在实际的应用中，建议消费者组的consumer的数量与partition的数量一致！
查找消息的时候是怎么利用segment+offset配合查找的呢？假如现在需要查找一个offset为368801的message是什么样的过程呢？
1、 先找到offset的368801message所在的segment文件（利用二分法查找），这里找到的就是在第二个segment文件。
2、 打开找到的segment中的.index文件（也就是368796.index文件，该文件起始偏移量为368796+1，我们要查找的offset为368801的message在该index内的偏移量为368796+5=368801，所以这里要查找的相对offset为5）。由于该文件采用的是稀疏索引的方式存储着相对offset及对应message物理偏移量的关系，所以直接找相对offset为5的索引找不到，这里同样利用二分法查找相对offset小于或者等于指定的相对offset的索引条目中最大的那个相对offset，所以找到的是相对offset为4的这个索引。
3、 根据找到的相对offset为4的索引确定message存储的物理偏移位置为256。打开数据文件，从位置为256的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为368801的那条Message。
