一、消息传递模型
传统的消息队列最少提供两种消息模型，一种P2P，一种PUB/SUB，而Kafka并没有这么做，巧妙的，它提供了一个消费者组的概念，一个消息可以被多个消费者组消费，但是只能被一个消费者组里的一个消费者消费，这样当只有一个消费者组时就等同与P2P模型，当存在多个消费者组时就是PUB/SUB模型。
Kafka 的 consumer 是以pull的形式获取消息数据的。 pruducer push消息到kafka cluster ，consumer从集群中pull消息，如下图。该博客主要讲解. Parts在消费者中的分配、以及相关的消费者顺序、底层结构元数据信息、Kafka数据读取和存储等。
二、消息持久化
很多系统、组件为了提升效率一般恨不得把所有数据都扔到内存里，然后定期flush到磁盘上；可实际上，现代操作系统也是这样，所有的现代操作系统都乐于将空闲内存转作磁盘缓存（页面缓存），想不用都难；对于这样的系统，他的数据在内存中保存了一份，同时也在OS的页面缓存中保存了一份，这样不但多了一个步骤还让内存的使用率下降了一半；因此，Kafka决定直接使用页面缓存；但是随机写入的效率很慢，为了维护彼此的关系顺序还需要额外的操作和存储，而线性的写入可以避免这些，实际上，线性写入（linear write）的速度大约是300MB/秒，但随即写入却只有50k/秒，其中的差别接近10000倍。这样，Kafka以页面缓存为中间的设计在保证效率的同时还提供了消息的持久化，每个消费者自己维护当前读取数据的offser（也可委托给zookeeper），以此可同时支持在线和离线的消费。
三、Push vs. Pull
对于消息的消费，ActiveMQ使用PUSH模型，而Kafka使用PULL模型，两者各有利弊，对于PUSH，broker很难控制数据发送给不同消费者的速度，而PULL可以由消费者自己控制，但是PULL模型可能造成消费者在没有消息的情况下盲等，这种情况下可以通过long polling机制缓解，而对于几乎每时每刻都有消息传递的流式系统，这种影响可以忽略。
四、消息投递可靠性
一个消息如何算投递成功，Kafka提供了三种模式：
- 第一种是啥都不管，发送出去就当作成功，这种情况当然不能保证消息成功投递到broker；
- 第二种是Master-Slave模型，只有当Master和所有Slave都接收到消息时，才算投递成功，这种模型提供了最高的投递可靠性，但是损伤了性能；
- 第三种模型，即只要Master确认收到消息就算投递成功；实际使用时，根据应用特性选择，绝大多数情况下都会中和可靠性和性能选择第三种模型
消息在broker上的可靠性，因为消息会持久化到磁盘上，所以如果正常stop一个broker，其上的数据不会丢失；但是如果不正常stop，可能会使存在页面缓存来不及写入磁盘的消息丢失，这可以通过配置flush页面缓存的周期、阈值缓解，但是同样会频繁的写磁盘会影响性能，又是一个选择题，根据实际情况配置。
消息消费的可靠性，Kafka提供的是“At least once”模型，因为消息的读取进度由offset提供，offset可以由消费者自己维护也可以维护在zookeeper里，但是当消息消费后consumer挂掉，offset没有即时写回，就有可能发生重复读的情况，这种情况同样可以通过调整commit offset周期、阈值缓解，甚至消费者自己把消费和commit offset做成一个事务解决，但是如果你的应用不在乎重复消费，那就干脆不要解决，以换取最大的性能。