Topic：发布订阅的对象称为主题（topic），可以为每个应用，每个业务甚至每个类创建专属的主题。
clients：生产者和消费者统称为clients。
Producer：向主题发布消息的客户端应用称为生产者，生产者程序通常不断的向一个或多个主题发送消息。
Consumer：订阅这些主题消息的客户端应用称为消费者，可同时订阅多个主题的消息。
Broker：Kafka服务器端，一个Kafka集群由多个broker组成。broker负责接收和处理客户端发送的请求，并对消息进行持久化处理。通常将多个broker分布于多台机器，提高其可用性。
Replication：实现高可用的另一个手段-备份机制。把相同的数据拷贝到多台机器上去。
Replica：这些被拷贝到其他机器上的数据称为副本。
Leader Replica：领导者副本，对外提供服务，直接与客户端进行交互。生产者总是向领导者副本写消息，消费者总是向领导者副本读消息。
Follower Replica：追随者副本，不对外提供服务，被动追随领导者副本。只向领导者副本发送最新消息同步的请求，领导者副本将最新消息发送给追随者副本之后，两者之间保持同步。
Patition：分区，一个主题可以被划分为多个分区，分区编号从0开始，生产者生产的每条消息只会在一个分区中，假设有两个分区，该消息要么在0分区要么在1分区。每个分区下面配置多个副本，通常为一个领导者副本，N-1个追随者副本。生产者向分区写入消息， 每条消息在分区中的位置信息由一个叫位移（Offset）的数据来表征。分区位移总是从 0 开始
总结来讲，三层消息架构：
1）主题层，每个主题可以设置M个分区，每个分区可配置N个副本；
2）分区层，每个分区配置N个副本，只有一个作为领导者副本对外提供服务，其余N-1个追随者副本只做数据冗余之用；
3）消息层，分区中包含若干条消息，每条消息从位移0开始，依次递增。
数据持久化：使用磁盘上智能追加写的消息日志来保存数据，且只能追加写，避免了缓慢的随机IO操作；在底层Kafka将日志细分为多个日志段，消息被追加到最新的日志段中，写满后自动切分出新的日志段，将老的日志段封存起来，并定期检查老的日志段能否被删除。
分区位移与消费者位移：分区位移只分区内的消息位置，一旦消息被写到一个分区上其位移值就固定下来；消费者位移是随时变化的，因为其是消费者消费的进度指示。
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