1.定义

Kafka：一个分布式基于发布/订阅模式的消息队列。

发布者发布消息进入队列后，每个订阅者都能在一定时间内获取发布的消息（Kafka：消费者通过主动拉取pull队列）。

缺点：即使没有消息，消费者仍然需要轮询消息队列

pull模式：可以根据 Consumer的消费能力以适当的速率消费消息，消费的方式、速率可以由消费者制定。

2.作用

• 解耦：程序请求结束后可直接返回，无需等待任务执行。 程序与执行独立。
• 缓冲：解决生产信息与消费信息处理速度不一致的情况
• 峰值处理能力：应对突发访问量剧增的情况
• 异步通信

3.Kafka架构

Kafka主要分为生产者、Kafka集群、消费者三大部分。

集群由多个Broker（代理服务器）组成，消息以Topic（主题）为分类，较大的主题可以分为多个Partition（分区）。由于分布式存储的缘故，每个分区都会成为leader/follower的一种，数据只从leader分区进行传输，follower分区仅作为备份。

消费者可以组成消费者组（Consumer group），每一个消费组都能够获得全量的消息，同一个消费者组中只有1个人可以获得相同的消息队列中的消息（提高并发）。一般情况下一个应用对应着一个消费组。

消息队列中的offset（偏移量，记录现在接收到第几条消息了）在0.9版本之前存储在ZK中，在之后存储在Kafka集群中的系统Topic中，因为消费者拉取消息时会频繁的跟ZK进行交互影响效率。

4.存储方式

Kafka的消息数据是存放在于磁盘上的。因为经过对磁盘读写的一系列优化，磁盘的顺序读取速度>内存随机访问速度。

在文件中的实际存储是以Partition作为单位的，文件夹的命名规则：<topic_name>-<partition_id>
假设我们现在 Kafka 集群只有一个 Broker，我们创建 2 个 Topic 名称分别为：「topic1」和「topic2」，Partition 数量分别为 1、2，那么我们的根目录下就会创建如下三个文件夹：

| --topic1-0
| --topic2-0
| --topic2-1

当客户端写入消息时，文件夹下会生成Segment文件(包含log、index两部分)，log文件是消息的内容，index是消息的索引。
消息的写入：Partition的写入为尾部追加，这样的顺序写磁盘操作让 Kafka 的效率非常高。

消息的删除：消息被消费后不会立即删除，只会定期删除过期的Segment文件。

5.docker创建集群（kraft版 无zookeeper）

Docker单机部署kafka集群https://www.jianshu.com/p/67a903d6c44c
Docker多机部署kafka集群：https://www.cnblogs.com/linjiangplus/p/16424137.html
未完待续…

参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/74063251