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。

一、Producer

生产者创建消息。

该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到 当前用于追加数据的 segment 文件中。

(相关资料图)

一般情况下，一个消息会被发布到一个特定的主题上。

1. 默认情况下通过轮询把消息均衡地分布到主题的所有分区上。

2. 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。

3. 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。

二、Consumer

消费者读取消息。

1. 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。

2. 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 会把它添加到消息里。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。

3. 消费者是消费组的一部分。群组保证每个分区只能被一个消费者使用。

4. 如果一个消费者失效，消费组里的其他消费者可以接管失效消费者的工作，再平衡，分区重新 分配。

三、Broker

一个独立的Kafka 服务器被称为broker。

broker 为消费者提供服务，对读取分区的请求作出响应，返回已经提交到磁盘上的消息。

1. 如果某topic有N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个 partition。

2. 如果某topic有N个partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一 个partition，剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。

3. 如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一 个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka 集群数据不均衡。

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（自动从集群 的活跃成员中选举出来）。

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。

四、Topic

每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。 物理上不同Topic的消息分开存储。 主题就好比数据库的表，尤其是分库分表之后的逻辑表。

五、Partition

1. 主题可以被分为若干个分区，一个分区就是一个提交日志。

2. 消息以追加的方式写入分区，然后以先入先出的顺序读取。

3. 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。

4. Kafka 通过分区来实现数据冗余和伸缩性。

5. 在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。

六、Replicas

Kafka 使用主题来组织数据，每个主题被分为若干个分区，每个分区有多个副本。那些副本被保存 在broker 上，每个broker 可以保存成百上千个属于不同主题和分区的副本。 副本有以下两种类型：

首领副本

每个分区都有一个首领副本。为了保证一致性，所有生产者请求和消费者请求都会经过这个副本。

跟随者副本

首领以外的副本都是跟随者副本。跟随者副本不处理来自客户端的请求，它们唯一的任务就是从首领那里复制消息，保持与首领一致的状态。如果首领发生崩溃，其中的一个跟随者会被提升为新首领。

七、Offset

生产者Offset

消息写入的时候，每一个分区都有一个offset，这个offset就是生产者的offset，同时也是这个分区 的最新最大的offset。 有些时候没有指定某一个分区的offset，这个工作kafka帮我们完成。

消费者Offset

这是某一个分区的offset情况，生产者写入的offset是最新最大的值是12，而当Consumer A进行消 费时，从0开始消费，一直消费到了9，消费者的offset就记录在9，Consumer B就纪录在了11。等下一 次他们再来消费时，他们可以选择接着上一次的位置消费，当然也可以选择从头消费，或者跳到最近的 记录并从“现在”开始消费。

八、 副本

Kafka通过副本保证高可用。副本分为首领副本(Leader)和跟随者副本(Follower)。 跟随者副本包括同步副本和不同步副本，在发生首领副本切换的时候，只有同步副本可以切换为首 领副本。

AR

分区中的所有副本统称为AR（Assigned Repllicas）。 AR=ISR+OSR

ISR

所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括Leader）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR集合 是AR集合中的一个子集。消息会先发送到leader副本，然后follower副本才能从leader副本中拉取消息 进行同步，同步期间内follower副本相对于leader副本而言会有一定程度的滞后。前面所说的“一定程度” 是指可以忍受的滞后范围，这个范围可以通过参数进行配置。

OSR

与leader副本同步滞后过多的副本（不包括leader）副本，组成OSR(Out-Sync Relipcas)。在正常 情况下，所有的follower副本都应该与leader副本保持一定程度的同步，即AR=ISR,OSR集合为空。

HW

HW是High Watermak的缩写， 俗称高水位，它表示了一个特定消息的偏移量（offset），消费之 只能拉取到这个offset之前的消息。

LEO

LEO是Log End Offset的缩写，它表示了当前日志文件中下一条待写入消息的offset。