Kafka的前身是由LinkedIn开源的一款产品，2011年初开始开源，加入了 Apache 基金会，2012年从 Apache Incubator 毕业变成了 Apache 顶级开源项目。Topic
消息的主题、队列，每一个消息都有它的topic，Kafka通过topic对消息进行归类。Kafka中可以将Topic从物理上划分成一个或多个分区（Partition），每个分区在物理上对应一个文件夹，以”topicName_partitionIndex”的命名方式命名，该dir包含了这个分区的所有消息(.log)和索引文件(.index)，这使得Kafka的吞吐率可以水平扩展。
Partition
每个分区都是一个 顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加;分区中的消息都被分了一个序列号，称之为偏移量(offset)，在每个分区中此偏移量都是唯一的。
producer在发布消息的时候，可以为每条消息指定Key，这样消息被发送到broker时，会根据分区算法把消息存储到对应的分区中（一个分区存储多个消息），如果分区规则设置的合理，那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中，这样就实现了负载均衡。Partition概念对理解kafka很重要，要注意以下几点：
每一个Topic被切分为多个Partitions
消费者数据要小于等于Partition的数量
Broker Group中的每一个Broker保存Topic的一个或多个Partitions
Consumer Group中的仅有一个Consumer读取Topic的一个或多个Partions，并且是唯一的Consumer。因此消费群组中多余分区数的消费者会空闲没用，所以一般消费者数要小于等于分区数。
Broker
Kafka server，用来存储消息，Kafka集群中的每一个服务器都是一个Broker，消费者将从broker拉取订阅的消息。
当集群中有Broker挂掉的时候，系统可以主动的使用Replicas提供服务。
系统默认设置每一个Topic的Replication的系数为1，可以在创建Topic的时候单独设置。
Replication的基本单位是Topic的Partition。增加容错性与可扩展性。
所有的读和写都从Leader进，Followers只是作为备份。
Follower必须能够及时的复制Leader的数据。
Producer
向Kafka发送消息，生产者会根据topic分发消息。生产者也负责把消息关联到Topic上的哪一个分区。最简单的方式从分区列表中轮流选择。也可以根据某种算法依照权重选择分区。算法可由开发者定义。
Cousumer
Consermer实例可以是独立的进程，负责订阅和消费消息。消费者用consumerGroup来标识自己。同一个消费组可以并发地消费多个分区的消息，同一个partition也可以由多个consumerGroup并发消费，但是在consumerGroup中一个partition只能由一个consumer消费。
CousumerGroup
Consumer Group：同一个Consumer Group中的Consumers，Kafka将相应Topic中的每个消息只发送给其中一个Consumer。