Kafka 是一款基于发布与订阅的消息系统。
用生产者客户端 API 向 Kafka 生产消息，用消费者客户端 API 从 Kafka 读取这些消息。
Kafka 使用 Zookeeper 保存元数据信息。
Kafka 的数据单元被称为消息。消息就好比数据库里的一个“数据行”或一条“记录”。消息由字节数组组成，所以对于 Kafka 来说，消息里的数据没有特别的格式或含义。
消息可以有个可选的元数据，也就是键。键也是一个字节数组，与消息一样，对于 Kafka 来说也没有特殊的含义。键有两个用途：可以作为消息的附加信息，也可以用来决定消息该被写到主题的哪个分区。最简单的例子就是为键生成一个一致性散列值，然后使用散列值对主题的分区数进行取模，为消息选取分区。
为了提高效率，消息被分批次写入 Kafka。批次就是一组消息，这些消息属于同一主题和分区。
如果每一个消息都单独串行于网络，会导致大量的网络开销，把消息分批次传输可以减少网络开销。不过，这要在时间延迟和吞吐量之间作出权衡：批次越大，单位时间内处理的消息就越多，单个消息的传输时间就越长。
批次数据会被压缩，这样可以提升数据的传输和存储能力，但要做更多的计算处理。
Kafka 的消息通过主题进行分类。主题就好比数据库的表，或者文件系统里的文件夹。
主题可以被分为若干个分区，一个分区就是一个提交日志。消息以追加的方式写入分区，然后以先进先出的顺序读取。要注意，由于一个主题一般包含几个分区，因此无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但可以保证消息在单个分区内的顺序。
Kafka 通过分区来实现数据冗余和伸缩性。分区可以分布在不同的服务器上，也就是说， 一个主题可以横跨多个服务器，以此来提供比个服务器更强大的性能。
Kafka 集群通过分区对主题进行横向扩展，所以当有新的 broker 加入集群时，可以通过分区个数来实现集群的负载均衡。拥有大量消息的主题如果要进行负载分散，就需要大量的分区。
Kafka 的客户端就是 Kafka 系统的用户，Kafka 的客户端被分为两种基本类型生产者和消费者。除此之外，还有其他高级客户端 API：用于数据集成的 Kafka Connect API 和用于流式处理的 Kafka Streams 。这些高级客户端 API 使用生产者和消费者作为内部组件，提供了高级的功能。
生产者
生产者创建消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，生产者可能被称为发布者 或 写入者。
一般情况下，一个消息会被发布到一个特定的主题上。生产者在默认情况下把消息均衡地分布到主题的所有分区上，而并不关心特定消息会被写到哪个分区。不过，在某些情况下，生产者会把消息直接写到指定的分区。这通常是通过消息键和分区器来实现的，分区器为键生成一个散列值，并将其映射到指定的分区上。这样可以保证包含同一个键的消息会被写到同一个分区上。生产者也可以使用自定义的分区器，根据不同的业务规则将消息映射到分区。
消费者
消费者读取消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，消费者可能被称为订阅者 或 读者。
消费者订阅一个或多个主题，并按照消息生成的顺序读取它们。消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的消息。
偏移量是另一种元数据，它是一个不断递增的整数值，在创建消息时， Kafka 会把偏移量添加到消息里。在给定的分区里，每个消息的偏移量都是唯一的。消费者把每个分区最后读取的消息的偏移量保存在 Zookeeper 或 Kafka 上，如果消费者关闭或重启，它的读取状态不会丢失。
消费者群组
消费者是消费者群组的一部分。一个群组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。消费者群组保证每个分区只能被一个消费者使用 。消费者与分区之间的映射通常被称为消费者对分区的所有权关系。
通过消费者群组的方式，消费者可以消费包含大量消息的主题。而且，如果一个消费者失效，消费者群组里的其他消费者可以接管失效消费者的工作。
一个独立的 Kafka 服务器被称为 broker。
根据特定的硬件及其性能特征，单个 broker 可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。
broker 是集群的组成部分。每个集群都有一个 broker 同时充当了集群控制器的角色（集群控制器自动从集群的活跃成员中选举出来）。集群控制器负责管理工作，包括将分区分配给 broker 和监控 broker。在集群中，一个分区从属于一个 broker，该 broker 被称为分区的首领。一个分区可以分配给多个 broker，这个时候会发生分区复制。这种复制机制为分区提供了消息冗余，如果有一个 broker 失效，其他 broker 可以接管领导权。不过，相关的消费者和生产者都要重新连接到新的首领。
保留消息（在一定期限内）是 Kafka 的一个重要特性。消息被提交到磁盘，Kafka 根据设置的保留规则进行保存。主题可以配置自己的保留策略，将悄息保留到不再使用它们为止。 Kafka 有两种保留规则：
《Kafka权威指南》第1章：初识Kafka
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