思路阐述
要了解一个中间件，是需要有层次感的，有些没有经验的同学，一上来就去看某个细节的源码，或者通读整个代码，都是吃力不讨好的方式。
更为科学的做法是整体把控+逐个击破，也就是说先对中间件的整体架构有个了解，知道它的架子是怎样的，在脑子里形成一个整体的框架，并且大概能知道里面有啥组成成分，这些组成成分各自有什么用，有个这个基础之后，后面再对每个组成成分进行剖析，如此一来事半功倍。
宏观架构
我们可以先把Kafka宏观看作三层：Producer（生产者），Server（中转者），Consumer（消费者）。
- 生产者（Producer）：很好理解，就是生产者，在 Kafka 中，Producer 负责生产消息并将其发到 Kafka 服务器。Producer 是消息的源头，负责将消息发送到特定的主题，然后给消费者（Consumer）消费。
- Kafka（消息队列）：这里主要负责消息的流转，因为生产者一般不会直接把消息发送给消费者，一般会把消息放到中转站，就和我们快递差不多，商家把快递放到快递站，然后我们有时间就去快递站取快递，Kafka 的作用就是这个快递站，不过快递站一般不会永久存放邮件，会过期进行清除策略，而消息队列是可以进行持久化，也就是将消息存储到磁盘，进行永久存储的，并不是说消费了之后就没有了。
- 消费者（Consumer）：这个是 Kafka 中另外一个重要角色，负责订阅主题并且消费其中的消息，当生产者发送消息给队列之后，如果有消费者订阅了对应的主题，那么消费者就会从队列（Kafka）中拉取消息进行对应的业务处理，可以类比我们拿到快递之后进行的操作，拆箱、使用的过程。
到这里我们就大概了解了 Kafka 的三层架构，这只是一个简单的例子，实际的 Kafka 可能会有更多的机制，比如说消息怎么不丢失，消息给重复消费怎么处理，消息如何顺序发送等。
Kafka 整体架构
上面我们简单说了一下 Kafka 的宏观架构，接下来我们来重点关注一下 Kafka 的整体架构，即把目光聚焦于 Kafka 本身。
Kafka 的本身如下图所示，主要是中间的中转站的部分：
- Topic：这个是 Kafka 中的核心概念，它是对消息进行分类的一种方式，生产者可以把消息发送到特定的主题中，然后消费者通过订阅主题来接收相关的消息，但是需要注意一个点，主题只是一个逻辑概念，实际上一个主题可以划分为多个分区（Partition），从而实现消息的并行处理以及负载均衡，数据主要还是存储在 Partition。
- Partition：分区这个是 Kafka 中一个重要概念，它是主题的物理存储单位。每个分区都是一个有序的、不可变的消息序列，可以被独立读写。分区在物理上对应一个文件夹以及文件夹下面的文件，分布的命名规则为主题名称后连接"-"连接符，之后再接分区编号，比如TopicA-1就表示主题A得1号分区，每个分区又可以有一至多个副本（Replica），以提高可用性。
总结
到这里 Kafka 的整体架构基本就讲完了，大概总结一下：
- 生产消费：生产者 Producer、消费者 Consumer
- 存储：节点 Broker、逻辑主题 Topic、物理分片 Partition
这些东西组合在一起，就构成了 Kafka 的整体架构
