Kafka架构组成：
由producer（消息生产者）、
consumer（消息消费者）、
borker(kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，其实里面是有很多个broker)、
topic（消息队列/分类相当于队列，里面有生产者和消费者模型）、
zookeeper(元数据信息存在zookeeper中，包括：存储消费偏移量，topic话题信息，partition信息) 这些部分组成。
kafka里面的消息是有topic来组织的，简单的我们可以想象为一个队列，一个队列就是一个topic，然后它把每个topic又分为很多个partition（真实存数据的地方，可以理解成一个文件，有多少个partition是可以指定的），这个是为了做并行的，
在每个partition内部消息强有序（在一个partition内是严格的先进先出的原则，但是在一个topic中不是严格FIFO，把一个topic设成一个partition就是严格FIFo），相当于有序的队列，其中每个消息都有个序号offset，比如0到12，从前面读往后面写。一个partition对应一个broker，一个broker可以管多个partition，比如说，topic有6个partition，有两个broker，那每个broker就管3个partition。这个partition可以很简单想象为一个文件，当数据发过来的时候它就往这个partition上面append，追加就行，消息不经过内存缓冲，直接写入文件，
kafka和很多消息系统不一样，很多消息系统是消费完了我就把它删掉，而kafka是根据时间策略删除，而不是消费完就删除（默认保存一周），在kafka里面没有一个消费完这么个概念，只有过期这样一个概念。
producer自己决定往哪个partition里面去写，这里有一些的策略，譬如如果hash（易产生数据倾斜）或者轮询（负载均衡），不用多个partition之间去join数据了。
consumer自己维护消费到哪个offset（即：自己去zookeeper中更新数据），
每个consumer都有对应的group，group内是queue消费模型（各个consumer消费不同的partition，因此一个消息在group内只消费一次，组内：一个consumer一次只能连接一个partition，不能再有其他consumer连接partition），
group间是publish-subscribe消费模型，各个group各自独立消费，互不影响，因此一个消息在被每个group消费一次。
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