（1）producer：消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。

（2）broker：kafka 集群中包含的服务器。(kafka实例)

（3）topic：每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。

（4）partition：
a）partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分配的单位是 partition。( 消费者和生产者能操作的最小单元是分区，也就是不可能只消费一条数据)
b）kafka分区内有序，整体不一定有序。(业务需要整体有序时，可以用相同的key，这样会hash到同一分区中，此业务的数据都在一个分区中了，那么整体也就有序了)
c）如果consumer比partition多，是浪费，因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的，consumer数不要大于partition数

（5）consumer：从 kafka 集群中消费消息的终端或服务。除了生产者分区是分布式，消费者也是分布式，这样减小IO压力。

（6）Consumer Group （CG）：
a）这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个partion只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic；
b）消费者组是逻辑概念，只是一个标记而已，具体的修改在config的server.properties中的设置int类型的broker_id；
c）同一个消费者组里面不能是同时消费者消费消息，只能有一个消费者去消费，第二，同一个消费者组里面是不会重复消费消息的，第三，同一个消费者组的一个消费者不是以一条一条数据为单元的，是以分区为单元，就相当于消费者和分区建立某种socket，进行传输数据，所以，一旦建立这个关系，这个分区的内容只能是由这个消费者消费。
d）使用场景：( 同一组和不同组的使用情景) 生产环境一般要求消费者消费的数据一样且多个，比如一个写到hdfs，一个放到spark计算，这样就得要求不同的消费者在不同的消费者组里。

（7）replica：partition 的副本，保障 partition 的高可用。
a）副本是正本的拷贝。在kafka中，正本和副本都称之为副本（Repalica），但存在leader和follower之分。活跃的称之为leader，其他的是follower。每个分区的数据都会有多份副本，以此来保证Kafka的高可用。 topic下会划分多个partition，每个partition都有自己的replica，其中只有一个是leader replica，其余的是follower replica。
b）消息进来的时候会先存入leader replica，然后从leader replica复制到follower replica。只有复制全部完成时，consumer才可以消费此条消息。这是为了确保意外发生时，数据可以恢复。consumer的消费也是从leader replica读取的。 由此可见，leader replica做了大量的工作。所以如果不同partition的leader replica在kafka集群的broker上分布不均匀，就会造成负载不均衡。
c） kafka通过轮询算法保证leader replica是均匀分布在多个broker上。

可以看到每个partition的leader replica均匀的分布在三个broker上，follower replica也是均匀分布的。

关于Replica，有如下知识点：
1、Replica均匀分配在Broker上，同一个partition的replica不会在同一个borker上
2、同一个partition的Replica数量不能多于broker数量。多个replica为了数据安全，一台server存多个replica没有意义。server挂掉，上面的副本都要挂掉。
3、分区的leader replica均衡分布在broker上。此时集群的负载是均衡的。这就叫做分区平衡。

d）分区平衡：
1、AR： assigned replicas，已分配的副本。每个partition都有自己的AR列表，里面存储着这个partition最初分配的所有replica。注意AR列表不会变化，除非增加分区。
2、PR（优先replica）：AR列表中的第一个replica就是优先replica，而且永远是优先replica。最初，优先replica和leader replica是同一个replica。
3、ISR：in sync replicas，同步副本。每个partition都有自己的ISR列表。ISR是会根据同步情况动态变化的。
最初ISR列表和AR列表是一致的，但由于某个节点死掉，或者某个节点的follower replica落后leader replica太多，那么该节点就会被从ISR列 表中移除。此时，ISR和AR就不再一致

一个拥有3个replica的partition，最初是下图的样子。 AR和ISR保持一致，并且初始时刻，优先副本和leader副本都指向replica 0.

接下来，replica 0所在的机器下线了，那么情况会变成如下图所示：
可以看到replica 0已经从ISR中移除掉了。同时，由于重新选举，leader副本变成了replica 1，而优先副本还是replica 0。优先副本是不会改变的。
由于最初时，leader副本在broker均匀分布，分区是平衡的。但此时，由于此partition的leader副本换成了另外一个，所以此时分区平衡已经被破坏。

replica 0所在的机器修复了，又重新上线，情况如下图：
可以看到replica 0重新回到ISR列表中，不过此时他没能恢复leader的身份。只能作为follower当一名小弟.
此时分区依旧是不平衡的。但是不会永远不平衡。

kafka会定时触发分区平衡操作，也可以主动触发分区平衡。这就是所谓的分区平衡操作，操作完后如下图。
可以看到此时leader副本通过选举，会重新变回来replica 0，因为replica 0是优先副本，其实优先的含义就是选择leader时被优先选择。这样整个分区又回到了初始状态，而初始时，leader副本是均匀分布的。此时已经分区平衡了。

由此可见，分区平衡操作就是使leader副本和优先副本保持一致的操作。可以把优先副本理解为分区的平衡状态位，平衡操作就是让leader副本归位。

e）副本管理器
副本机制使得kafka整个集群中，只要有一个代理存活，就可以保证集群正常运行。这大大提高了Kafka的可靠性和稳定性。
Kafka中代理的存活，需要满足以下两个条件：

    存活的节点要维持和zookeeper的session连接，通过zookeeper的心跳机制实现
    Follower副本要与leader副本保持同步，不能落后太多。
    满足以上条件的节点在ISR中，一旦宕机，或者中断时间太长，Leader就会把同步副本从ISR中踢出。

所有节点中，leader节点负责接收客户端的读写操作，follower节点从leader复制数据。

副本管理器负责对副本管理。由于副本是分区的副本，所以对副本的管理体现在对分区的管理。

LEO和HW

LEO是Log End Offset缩写。表示每个分区副本的最后一条消息的位置，也就是说每个副本都有LEO。
HW是Hight Watermark缩写，他是一个分区所有副本中，最小的那个LEO。

分区test-0有三个副本，每个副本的LEO就是自己最后一条消息的offset。可以看到最小的LEO是Replica2的，等于3，也就是说HW=3。这代表offset=4的消息还没有被所有副本复制，是无法被消费的。而offset<=3的数据已经被所有副本复制，是可以被消费的。

（8）leader：replica 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互。

（9）follower：replica 中的一个角色，从 leader 中复制数据。

（10）controller：kafka 集群中的其中一个服务器，用来进行 leader election 以及 各种 failover。(选举和故障转移)
假设此集群有三个broker，同时启动。 控制器也叫leader broker。
（一）3个broker从zookeeper获取/controller临时节点信息。/controller存储的是选举出来的leader信息。此举是为了确认是否已经存在leader。
（二）如果还没有选举出leader，那么此节点是不存在的，返回-1。如果返回的不是-1，而是leader的json数据，那么说明已经有leader存在，选举结束。
（三）三个broker发现返回-1，了解到目前没有leader，于是均会触发向临时节点/controller写入自己的信息。最先写入的就会成为leader。
（四）假设broker 0的速度最快，他先写入了/controller节点，那么他就成为了leader。而broker1、broker2很不幸，因为晚了一步，他们在写/controller的过程中会抛出ZkNodeExistsException，也就是zk告诉他们，此节点已经存在了。

经过以上四步，broker 0成功写入/controller节点，其它broker写入失败了，所以broker 0成功当选leader。

此外zk中还有controller_epoch节点，存储了leader的变更次数，初始值为0，以后leader每变一次，该值+1。所有向控制器发起的请求，都会携带此值。如果控制器和自己内存中比较，请求值小，说明kafka集群已经发生了新的选举，此请求过期，此请求无效。如果请求值大于控制器内存的值，说明已经有新的控制器当选了，自己已经退位，请求无效。kafka通过controller_epoch保证集群控制器的唯一性及操作的一致性。

（11）zookeeper：
a）kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。
b）Kafka使用zookeeper作为其分布式协调框架，很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。
c）保存kafka的集群状态信息的，包括每个broker，为什么？，因为zk和broker建立监听，一旦有一个broker宕机了，另一个备份就可以变为领导，
第二，zk保存消费者的消费信息，为什么要保存？就是为了消费者下一次再次消费可以得知offset这个偏移量，consumer信息高版本在本地维护(0.9版本以上).
d） 同时借助zookeeper，kafka能够生产者、消费者和broker在内的所以组件在无状态的情况下，建立起生产者和消费者的订阅关系，并实现生产者与消费者的负载均衡。

（12）offset： 给分区中的消息提供了一个顺序ID号，称之为偏移量。因此，为了唯一地识别分区中的每条消息，我们使用这些偏移量。