Apache Kafka is a distributed streaming platform. What exactly does that mean
A streaming platform has three key capabilities:
Publish and subscribe to streams of records, similar to a message queue or enterprise messaging system.
Store streams of records in a fault-tolerant durable way.
Process streams of records as they occur.
a. Kafka类似于消息队列或者企业消息系统
竟然是消息队列，消息系统，那么就会有生产者与消费者。
b. 如何理解生产者、消费者？
小故事：
包子师傅：生产者
你：消费者
包子：数据流，消息
c. 场景分析：
理想情况下，包子师傅生产一个包子，你就吃一个包子。
但现实情况下，生产一个，吃一个，肯定是来不及，往往没有这么完美的。
场景一：吃到某一个的时候，可能就吃不下去了，就相当于我们的消息系统里面的卡顿了，可以理解为我们的机器故障了。此时，师傅还在继续生产包子，那么多余的包子就丢失了。
场景二：生产包子的速度太多，你来不及吃，那么馒头也就丢失了。
问题：如何做到包子不丢失？
解决：拿个篮子来装着，等我们需要吃的时候，再向篮子里面拿即可。
问题：如果篮子满了，那么多余的包子就丢失了
解决：多准备几个篮子来装着
类比概念：我们的Kafka相当于篮子，起到一个缓冲的作用。
d. 三大特点：
1、发布订阅消息系统
2、以容错、持久的方式存储记录流
3、可以以流的方式消费信息
0x02 Kafka的架构
1. Kafka相关概念
a. producer：生产者，包子师傅
b. consumer：消费者，吃包子的你
c. broker：Kafka，篮子
d. topic：主题，即给包子打的标签，用来区分谁吃哪个包子。不是每个包子都可以吃的，我们可以选择性地吃某个人生产的包子。
2. 图解Kafka概念之Topic
a. Kafka可以作为一个集群运行在一个或多个可跨多个数据中心的服务器上，也就是说，Kafka可以以单机或者集群的方式出现。我们在创建Topic的时候，可以设置分区，比如三台机器设置三个分区，那么每个分区就分别落在三台机器上，分别是Partition 0、1、2，消费者也可以选择特定的分区去消费。
b. 由上图可知，每个分区都是一个有序的记录序列，而且它是不可变的。
c. 队列中，有一个叫偏移量（offset）的概念，是用来记录我们的消费位置的。消费者可以控制它的位置，所以可以按照自己喜欢的任何顺序消费信息。例如，消费者可以重置为较旧的偏移量以重新处理过去的数据，或者跳到最近的记录并从“现在”开始消费。
d. 这些功能组合意味着Kafka消费者不需要消耗什么性能，对集群或者其他消费者没有多大的影响。
e. 日志中的分区有多种用途。首先，当日志大小超过了单台服务器的限制，Kafka允许日志进行扩展。每个单独的分区都必须受限于主机的文件限制，不过一个主题可能有多个分区，因此可以处理无限量的数据。其次，它们充当了并行性的单位，关于此点，请参考官网。
0x03 Kafka的容错性测试
1. 实践步骤
a. 分别启动三个Kafka，前提是要先部署好Zookeeper集群
b. 创建一个topic，分区为3，副本系数也是3
c. 查看此topic的详细信息，并杀掉其中的主节点，和一台从节点
d. 再查看此topic的详细信息
