Kafka架构原理，也就这么回事 _Kafka架构

【51CTO.com原创稿件】本文主要讲解 Kafka 是什么、Kafka 的架构包括工作流程和存储机制，以及生产者和消费者。

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最终大家会掌握 Kafka 中最重要的概念，分别是 Broker、Producer、Consumer、Consumer Group、Topic、Partition、Replica、Leader、Follower，这是学会和理解 Kafka 的基础和必备内容。
定义
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue)，主要应用与大数据实时处理领域。
消息队列
Kafka 本质上是一个 MQ(Message Queue)，使用消息队列的好处?(面试会问)

解耦：允许我们独立的扩展或修改队列两边的处理过程。
可恢复性：即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
缓冲：有助于解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
灵活性&峰值处理能力：不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃，消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力。
异步通信：消息队列允许用户把消息放入队列但不立即处理它。

发布/订阅模式

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一对多，生产者将消息发布到 Topic 中，有多个消费者订阅该主题，发布到 Topic 的消息会被所有订阅者消费，被消费的数据不会立即从 Topic 清除。
架构

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Kafka 存储的消息来自任意多被称为 Producer 生产者的进程。数据从而可以被发布到不同的 Topic 主题下的不同 Partition 分区。
在一个分区内，这些消息被索引并连同时间戳存储在一起。其它被称为 Consumer 消费者的进程可以从分区订阅消息。
Kafka 运行在一个由一台或多台服务器组成的集群上，并且分区可以跨集群结点分布。
下面给出 Kafka 一些重要概念，让大家对 Kafka 有个整体的认识和感知，后面还会详细的解析每一个概念的作用以及更深入的原理：

Producer：消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端。
Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端。
Consumer Group：消费者组(CG)，消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，提高消费能力。一个分区只能由组内一个消费者消费，消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
Broker：一台 Kafka 机器就是一个 Broker 。一个集群由多个 Broker 组成。一个 Broker 可以容纳多个 Topic 。
Topic：可以理解为一个队列，Topic 将消息分类，生产者和消费者面向的是同一个 Topic 。
Partition：为了实现扩展性，提高并发能力，一个非常大的 Topic 可以分布到多个 Broker (即服务器)上，一个 Topic 可以分为多个 Partition，每个 Partition 是一个有序的队列。
Replica：副本，为实现备份的功能，保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 Partition 数据不丢失，且 Kafka 仍然能够继续工作，Kafka 提供了副本机制，一个 Topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个 Follower 。
Leader：每个分区多个副本的“主”副本，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象，都是 Leader 。
Follower：每个分区多个副本的“从”副本，实时从 Leader 中同步数据，保持和 Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 还会成为新的 Leader 。
Offset：消费者消费的位置信息，监控数据消费到什么位置，当消费者挂掉再重新恢复的时候，可以从消费位置继续消费。
Zookeeper：Kafka 集群能够正常工作，需要依赖于 Zookeeper，Zookeeper 帮助 Kafka 存储和管理集群信息。