1、Kafka整体架构
一个典型的Kafka集群中包含若干producer(可以是web前端产生的page view，或者是服务器日志，系统CPU、memory等)，
若干broker(Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高)，若干consumer group，以及一个zookeeper集群。
Kafka通过zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在consumer group发生变化时进行平衡。producer使用push模式将消息
发布到broker，consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。
2、Topic & Partition
Kafka提供一个抽象概念：topic
一个topic是对一组消息的归纳，对每个toopic，Kafka对他的日志进行了分区
3、Kafka的特性
(1)、Kafka高吞吐率的原因，顺序读写
(2)、Kafka的吞吐率可以水平扩展
(3)、Kafka的消息可以被保存
(4)、在发送一条消息是，也可以指定这条消息的key，producer根据这个key和partition机制来判断将这条消息发送到哪个partiton。
(5)、一般情况下partition数量大于broker的数量，并且所有partition的leader均匀分布在broker上。
4、如何确定Topic/Patition的数量
(1)越多的分区可以提供更高的吞吐量
(2)越多的分区需要打开更多的文件句柄
(3)更多的分区会导致更高的不可用性
(4)更多分区可能增加端对端的延迟
(5)更多的分区意味着需要客户端需要更多的内存
5、Producer
Producer将消息发布到制定的topic中，并负责决定发布到哪个分区，通常简单的由负载均衡机制随机选择分区，
但也可以通过特定的分区函数(key值)选择分区，使用更多的是第二种
6、Sync Producer & Async Producer
Sync 同步模式
生产一条消息，消费一条消息
Async 异步模式
生产者将生产消息放到队列缓冲中，消费者从缓冲区去中去取消息
7、Consumer/consumer group
每一个consumer实例都属于一个cousumer group，每一条消息会被同一个consumer group里的一个consumer实例消费。
不同consumer group可以同时消费一条消息
8、Push & Pull
producer向broker push消息，consumer从broker pull消息。push模式和pull模式各有优劣
push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息
但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力
以适当的速率消费消息。