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| 名称 | 解释 |
| broker | 消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是 一个broker，一个或者多个Broker可以组 成一个Kafka集群 |
| Topic | Kafka根据topic对消息进行归类，发布到 Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic |
| Producer | 消息生产者，向Broker发送消息的客户端 |
| Consumer | 消息生产者，向Broker发送消息的客户端 |
| ConsumerGroup | |
| 每个Consumer属于一个特定的ConsumerGroup，一条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，但是一个Consumer Group中只能有一个Consumer能够消费该消息 | |
| Partition | |
| 物理上的概念，一个topic可以分为多个partition，每个partition内部消息是有序的 | |
整体上，producer 通过网络发送消息到 Kafka 集群，然后consumer 来进行消费。
Topic
Topic是一个类别的名称，同类消息发送到同一个Topic下面。对于每一个Topic，下面可以有多个分区(Partition)日志文件
Producer
生产者将消息发送到topic中去，同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过roundrobin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。
Consumer
传统的消息传递模式有2种：队列( queue) 和（publish-subscribe）
queue模式：多个consumer从服务器中读取数据，消息只会到达一个consumer。
publish-subscribe模式：消息会被广播给所有的consumer。
Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念：consumer group。
queue模式：所有的consumer都位于同一个consumer group 下。
publish-subscribe模式：所有的consumer都有着自己唯一的consumer group。
上图是由2个broker组成的kafka集群，总共有4个partition(P0-P3)。这个集群由2个Consumer Group， A有2个consumer instances ，B有四个。通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。
Partition
Partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commitlog的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。
每个partition，都对应一个commitlog****文件。一个partition中的message的offset都是唯一的，但是不同的partition中的message的offset可能是相同的。
一个topic，代表逻辑上的一个业务数据集，比如按数据库里不同表的数据操作消息区分放入不同topic，订单相关操作消息放入订单topic，用户相关操作消息放入用户topic，对于大型网站来说，后端数据都是海量的，订单消息很可能是非常巨量的，比如有几百个G甚至达到TB级别，如果把这么多数据都放在一台机器上可定会有容量限制问题，那么就可以在topic内部划分多个partition来分片存储数据，不同的partition可以位于不同的机器上，每台机器上都运行一个Kafka的进程Broker。
通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。
消费顺序
Kafka比传统的消息系统有着更强的顺序保证。一个partition同一个时刻在一个consumergroup中只有一个consumerinstance在消费，从而保证顺序。
consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多，否则，多出来的consumer消费不到消息。
Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。
如果有在总体上保证消费顺序的需求，那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1，将consumer group中的consumer instance数量也设置为1。
从较高的层面上来说的话，Kafka提供了以下的保证：
发送到一个Topic中的message会按照发送的顺序添加到commit log中。意思是，如果消息 M1，M2由同一个producer发送，M1比M2发送的早的话，那么在commit log中，M1的offset就会比commit 2的offset小。一个consumer在commit log中可以按照发送顺序来消费message。如果一个topic的备份因子设置为N，那么Kafka可以容忍N-1个服务器的失败，而存储在commit log中的消息不会丢失。
Springboot整合Kafka
配置文件：
server:
port: 8080
spring:
kafka:
bootstrap-servers: 192.168.16.140:9092,192.168.16.140:9093,192.168.16.140:9094
producer: # 生产者
retries: 3 # 设置大于0的值，则客户端会将发送失败的记录重新发送
batch-size: 16384
buffer-memory: 33554432
# 指定消息key和消息体的编解码方式
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
consumer:
group-id: testGroup
enable-auto-commit: true
logging:
level:
root: info
@Component
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