一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer、若干 Broker、若干 Consumer，以及一个ZooKeeper集群，如下图所示。其中ZooKeeper是Kafka用来负责集群元数据的管理、控制器的选举等操作的。Producer将消息发送到Broker，Broker负责将收到的消息存储到磁盘中，而Consumer负责从Broker订阅并消费消息。

（1）Producer：生产者，也就是发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其投递到Kafka中。
（2）Consumer：消费者，也就是接收消息的一方。消费者连接到Kafka上并接收消息，进而进行相应的业务逻辑处理。
（3）Broker：服务代理节点。对于Kafka而言，Broker可以简单地看作一个独立的Kafka服务节点或Kafka服务实例。大多数情况下也可以将Broker看作一台Kafka服务器，前提是这台服务器上只部署了一个Kafka实例。一个或多个Broker组成了一个Kafka集群。一般而言，我们更习惯使用首字母小写的broker来表示服务代理节点。

主题（Topic）与分区（Partition）。Kafka中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到Kafka集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。
主题是一个逻辑上的概念，它还可以细分为多个分区，一个分区只属于单个主题，很多时候也会把分区称为主题分区（Topic-Partition）。同一主题下的不同分区包含的消息是不同的，分区在存储层面可以看作一个可追加的日志（Log）文件，消息在被追加到分区日志文件的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。offset是消息在分区中的唯一标识，Kafka通过它来保证消息在分区内的顺序性，不过offset并不跨越分区，也就是说，Kafka保证的是分区有序而不是主题有序。如果想主题有序，则只能采用不分区的方式。

AR:分区中的所有副本统称为AR(Sssigned Replicas)

ISR：所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括leader 副本在内）组成ISR(In-Sync-Replicas),可以得出一个结论，ISR集合是AR集合中的一个子集。

OSR:与ISR相对的是，所有与leader副本同步滞后过多的副本（不包括leader副本）组成OSR,由此可见，AR = ISR + OSR,但是在正常情况下，所有的follower副本都应该和leader副本保持一定程度的同步，即AR = ISR，OSR集合为空。

ISR和OSR的维护是由leader副本来负责维护和跟踪的，当ISR中follower副本落后太多或失效的时候，leader副本会把它从ISR中移除中，相反，如果OSR集合中follower副本追上了leader副本，那么leader副本就会把它从OSR集合中转移到ISR中。

HW(High Watermark):高水位，它标识了一个特定的消息漂移量（offset）,消费者只能拉取到这个offset之前的消息。

LEO（Log End Offset）:它标识当前日志文件中下一条待写入消息的offset,LEO的大小相当于当前日志分区最后一条消息的offset的值+1。分区ISR集合中的每个副本都会维护自身的LEO，而ISR中最小的LEO即为分区的HW,对消费者而言只能消费HW之前的消息。

Kafka的复制机制：Kafka 的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步复制要求所有能工作的 follower 副本都复制完，这条消息才会被确认为已成功提交，这种复制方式极大地影响了性能。而在异步复制方式下，follower副本异步地从leader副本中复制数据，数据只要被leader副本写入就被认为已经成功提交。在这种情况下，如果follower副本都还没有复制完而落后于leader副本，突然leader副本宕机，则会造成数据丢失。Kafka使用的这种ISR的方式则有效地权衡了数据可靠性和性能之间的关系。