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1.kafka

kafka是类jms消息队列，与jms不同的是，kafka可以有多个消费者consumer主动拉取数据。

2.topic

topic是逻辑上：一个目标发送目的地，物理上：一个磁盘上的partition的目录。

一个topic可以对应多个partition；

一个partition可以划分多个segment； 一个segment的默认值是1G;

一个segment包括index 和 log 文件。

注意点：

topic不仅可以设置partition，还可以设置replication number，并且在多个replication中选取leader。 该主从模式与mysql的主从不同，此模式下所有的读写操作均通过leader管理，而mysql的主从则是为了读写分离。在kafka中，读写操作都是leader； 在mysql中，leader负责写，follower负责读。

3.producer

producer负责数据生产到broker中，producer决定数据分发策略，默认使用key的哈希值对分区数取模算法，该算法和hdfs中partition算法相同。

4.broker

broker是当前服务器上运行的kafka的实例，在kafka集群中每一个broker对应一个唯一的ID，即brokerId。

broker不关心数据何时生产，何时消费，它只关心数据存储。

5.consumergroup

consumergroup是数据消费组，该组可以设置多个，组与组之间消费的数据都是一样的；

在同一个组内可以有多个consumer，在同一个组内的成员共同消费一个topic数据，组内成员不能重复消费数据。

6. 负载均衡策略

默认是 (key.hashcode)%numPartitions。

ack机制，

0是不等待broker返回确认消息，

1是等待topic中某个partition的leader保存成功statement，

-1是等待topic中某个partition所有副本都保存成功statement。

在理论环境下，broker按照顺序读写的机制，可以每秒保存600M的数据。主要通过pagecache机制，尽可能的利用当前物理机器上的空闲内存来做缓存。当前topic所属的broker，必定有一个该topic的partition，partition是一个磁盘目录，partition的目录中有多个segment组合。

partition轮询依次访问broker，这样负载均衡在多个broker上。

理想策略是一个consumer对应一个partition；

若consumer数量大于partition数量，则会出现空闲的consumer；

若consumer数量小于partition数量，则使用如下算法：

数据生产可以做producer集群，数据存储可以做broker集群，数据消费可以做consumergroup；

倘若保证消息消费的全局有序，则保证数据生产有序，数据存储有序，数据消费有序。

若满足一个producer，一个partition，一个consumer，则可以保证数据消费的全局有序。