KAFKA
Kafka是一个分布式的、可分区、可复制的消息系统。
基本术语：
broker：一个kafka集群由一个或者多个broker组成；
topic：Kafka中用来维护的一类消息；
partition：每个topic包含多个分区，每一个分区都存在各个broker中，但是一个分区只选取一个broker作为主节点；
producer：生产并发送消息到Kafka topic中；
consumer：消息消费者；
consumer group：每个consumer属于一个特定的consumergroup，对于一个topic中的消息只能被同一个group下的一个consumer消费。
producer在网络上向kafka集群发送消息，集群讲消息提供给consumer，如下图所示：
topic
一个topic就是一类消息，每一个topic，kafka都会对其日志进行分区，如下图所示：
每个partition就是一个队列，其中消息是有序的，且不可变。新消息被连续追加写到partition中，partition中的每个消息都有一个连续的序号，叫做offset，用来唯一标识partition中的每条消息。
Kafka集群保留了所有以发布消息，即使消息被消费，消息仍然会被保留一段时间。例如，如果log被设置为保留两天，那么在一条消息被消费之后的两天内仍然有效，之后它将会被丢弃以释放磁盘空间。Kafuka的性能相对于数据量来说是恒定的，所以保留大量的数据并不是问题。
每个consumer(消费者)的基础元数据只有一个，那就是offset，它表示消息在log文件中的位置，它由consumer所控制，通常情况下，offset将会”线性”的向前驱动，也就是说消息将依次顺序被消费。而事实上，consumer可以通过设置offset来消费任意位置的消息。例如，consumer可以重置offset来从新处理消息。
partition/Distribution
Kafka集群中，一个Topic的多个partitions被分布在多个server上。每个server负责partitions中消息的读写操作。每个partition可以被备份到多台server上，以提高可靠性。
每一个patition中有一个leader和若干个follower。leader处理patition内所有的读写请求，而follower是leader的候补。如果leader挂了，其中一个follower会自动成为新的leader。每一台server作为担任一些partition的leader，同时也担任其他patition的follower，以此达到集群内的负载均衡。
producer
producer发布消息到指定的topic中，producer决定将消息发送到具体的哪一个partition。比如基于”round-robin”方式实现简单的负载均衡或者通过其他的一些算法等.
consumer
消息基本上有两种模式：queuing(队列模式) 和 publish-subscribe(发布-订阅模式) ，在队列模式中，consumer池从server中读取消息，每个消息都会到达一个consumer。在发布-订阅模式中，消息被广播到所有的consumer。Kafka提供了consumer group这个抽象概念来概括这两种模式。
每个consumer属于一个consumer group, 如果consumer group订阅了topic，那么它会接收到该topic发布的每条消息，该消息只会被分配到一个consumer上。consumer实例可以部署在不同的进程或机器上。如果所有的consumer都具有相同的group，这种情况和queue模式很像，消息将会在consumers之间负载均衡。如果所有的consumer都具有不同的group，那这就是“发布-订阅”，消息将会广播给所有的消费者。
然而，我们发现大多数情况下topic只有少量的逻辑上的订阅者 consumer group，每个group由许多的consumer实例组成，以提高扩展性和容错性。这就是发布-订阅模式，订阅者是consumer集群而非单个进程。
相比于传统的消息系统，Kafka具有更强的序列保证。
传统的队列在server上保持有序，如果多个consumer从队列中消费，队列会按序弹出，然后消息被异步分配到consumer上，因此，消息到达consumer时可能会破坏顺序。这意味着在并行处理过程中，消息处理是无序的。为了解决这个问题，消息系统的exclusive consumer机制只允许单进程从队列中消费消息，当然，这就是说，没有了并行处理能力。
Kafka具有更好的解决方案。通过parallelism—thepartition—within the topics机制，Kafka能够提提供有序保证，使consumer池能够负载均衡。这是通过把topic中的partition分派给consumer group中的consumer来实现的，因此，每个partition由group中一个确定的consumer来消费。通过这种方式我们保证了consumer是指定partition的唯一reader，并且按顺序消费数据。由于有很多partition，这种方式使得consumer实例可以负载均衡。
kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时，消息是顺序的。事实上，从Topic角度来说，消息仍不是有序的。如果你需要topic范围内的有序，那么你可以只使用一个partition，这也就是说，group中也只有一个consumer。
Guarantees
在更高的层面，Kafka给出以下保证：
kafka部署
