Apache Kafka 是一个分布式发布-订阅消息系统。是大数据领域消息队列中唯一的王者。最初由 linkedin 公司使用 scala 语言开发，在2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。至今已有十余年，仍然是大数据领域不可或缺的并且是越来越重要的一个组件。
Kafka 适合离线和在线消息，消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在zookeeper同步服务之上。它与 Flink 和 Spark 有非常好的集成，应用于实时流式数据分析。
Kafka特点：
可靠性：具有副本及容错机制。可扩展性：kafka无需停机即可扩展节点及节点上线。持久性：数据存储到磁盘上，持久性保存。 性能：kafka具有高吞吐量。达到TB级的数据，也有非常稳定的性能。速度快：顺序写入和零拷贝技术使得kafka延迟控制在毫秒级。
Kafka 是一个分布式流处理平台，主要用于构建实时数据管道和流式应用程序。它由几个核心组件组成，这些组件共同工作以提供高吞吐量、持久性、容错性和可扩展性。
以下是 Kafka 的主要核心组件：
Broker：Kafka 集群中的每个服务器都称为 Broker。Broker 负责维护数据主题（Topic）的分区（Partition），并处理生产者（Producer）的数据发布和消费者（Consumer）的数据拉取。
Topic：主题是 Kafka 分布式系统中的消息类别。生产者将消息发送到特定的主题，而消费者从一个或多个主题读取消息。
Partition：Partition 是主题的子集，是日志数据的片段。每个主题可以被分割成多个分区，分区允许消息在多个 Broker 之间进行分布，以实现负载均衡和并行处理。
Producer：生产者是向 Kafka 集群发送消息的客户端。生产者负责将数据写入选定的主题和分区。
Consumer：消费者是读取 Kafka 集群中消息的客户端。消费者通常属于一个消费者组（Consumer Group），可以订阅一个或多个主题，并从主题的分区中读取数据。
Consumer Group：消费者组是 Kafka 中的一个核心概念，它允许多个消费者客户端组成一个组，共同处理数据。消费者组内的每个消费者可以独立地从不同的分区读取数据，以实现负载均衡。
ZooKeeper：Kafka 使用 ZooKeeper 来管理集群的元数据，包括 Broker 列表、主题和分区的状态等。Kafka 集群的每个节点都需要与 ZooKeeper 集群通信。
Controller：Controller 是 Kafka 集群中的一个特殊 Broker，负责监控整个集群的状态，处理故障转移，如分区领导者的选举等。
Log：日志是 Kafka 中存储消息的地方。每个主题的每个分区都有相应的日志，日志由一系列有序的、不可变的消息组成。
Message：消息是 Kafka 中数据的基本单位。消息由一个序列化的字节数组组成，并包含一个可选的键（Key）和一个可选的值（Value）。
Offset：偏移量是 Kafka 中每个消息的唯一序列号，用于追踪消息在日志中的位置。
Replication：复制是 Kafka 提供高可用性的一种机制。每个分区的日志可以被复制到多个 Broker 上，以防止数据丢失。
Leader and Follower：在复制中，每个分区都有一个领导者（Leader）和若干个追随者（Follower）。领导者负责处理所有对该分区的读写操作，而追随者则从领导者那里复制数据。
这些组件共同构成了 Kafka 的核心架构，使其成为一个强大、可靠且可扩展的流处理平台。
一、Kafka重要概念
1.1.1 broker
一个Kafka的集群通常由多个broker组成，这样才能实现负载均衡、以及容错
broker是无状态（Sateless）的，它们是通过ZooKeeper来维护集群状态
一个Kafka的broker每秒可以处理数十万次读写，每个broker都可以处理TB消息而不影响性能
1.1.2 zookeeper
ZK用来管理和协调broker，并且存储了Kafka的元数据（例如：有多少topic、partition、consumer）
ZK服务主要用于通知生产者和消费者Kafka集群中有新的broker加入、或者Kafka集群中出现故障的broker。
PS：Kafka正在逐步想办法将ZooKeeper剥离，维护两套集群成本较高，社区提出KIP-500就是要替换掉ZooKeeper的依赖。“Kafka on Kafka”——Kafka自己来管理自己的元数据
1.1.3 producer（生产者）
生产者负责将数据推送给broker的topic
1.1.4 consumer（消费者）
消费者负责从broker的topic中拉取数据，并自己进行处理
6.1.5 consumer group（消费者组）
1.1.6 分区（Partitions）
在Kafka集群中，主题被分为多个分区
1.1.7 副本（Replicas）
副本可以确保某个服务器出现故障时，确保数据依然可用
在Kafka中，一般都会设计副本的个数＞1
1.1.8 主题（Topic）
主题是一个逻辑概念，用于生产者发布数据，消费者拉取数据
Kafka中的主题必须要有标识符，而且是唯一的，Kafka中可以有任意数量的主题，没有数量上的限制
在主题中的消息是有结构的，一般一个主题包含某一类消息
一旦生产者发送消息到主题中，这些消息就不能被更新（更改）
1.1.9 偏移量（offset）
offset记录着下一条将要发送给Consumer的消息的序号
默认Kafka将offset存储在ZooKeeper中
在一个分区中，消息是有顺序的方式存储着，每个在分区的消费都是有一个递增的id。这个就是偏移量offset
偏移量在分区中才是有意义的。在分区之间，offset是没有任何意义的
二、 消费者组
Kafka支持有多个消费者同时消费一个主题中的数据。我们接下来，给大家演示，启动两个消费者共同来消费 test 主题的数据。
首先，修改生产者程序，让生产者每3秒生产1-100个数字。
// 3. 发送1-100数字到Kafka的test主题中
while(true) {
for (int i = 1; i <= 100; ++i) {
// 注意：send方法是一个异步方法，它会将要发送的数据放入到一个buffer中，然后立即返回
// 这样可以让消息发送变得更高效
producer.send(new ProducerRecord<>("test", i + ""));
}
Thread.sleep(3000);
}
接下来，同时运行两个消费者。
接下来，同时运行两个消费者
同时运行两个消费者，我们发现，只有一个消费者程序能够拉取到消息。想要让两个消费者同时消费消息，必须要给test主题，添加一个分区。# 设置 test topic为2个分区
bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.88.100:2181 -alter --partitions 2 --topic test
重新运行生产者、两个消费者程序，我们就可以看到两个消费者都可以消费Kafka Topic的数据了
一个消费者组中可以包含多个消费者，共同来消费topic中的数据
一个topic如果只有一个分区，那么这个分区只能被某个组中的一个消费者消费。
有多少个分区，那么就可以被同一个组中的多个消费者消费。
总结
关于 Kafka 核心组件的介绍，掌握 Kafka 中间件，应用在大型分布式项目中，理解 Leader 和 Follower 的工作原理对于深入掌握 Kafka 的数据一致性、高可用性和故障恢复机制非常重要。无论是应对日均亿级消息的挑战，还是构建实时智能系统，掌握Kafka都将成为开发者技术版图中的关键拼图。