Kafka 作为一个消息引擎中间件，越来越多的被国内各个厂商使用。本篇主要介绍一下其系统架构及常用术语。
Kafka 架构
从上图可以看出，和其他消息引擎类似，主要由生产者、Kafka 集群、消费者构成。但是其中有一点需要注意的是，Kafka 集群和消费者依赖了ZooKeeper 集群。上图中的每个Broker 对应的就是一个一个的Kafka 实例，每个Broker 上面可能会有多个 Partition，也就是所谓的分区副本。如上面的Producer A 生产了 Topic A 的消息，然后存放的时候分为了 Partition 0 和 Partition 1 两个数据分区存储。Producer 生产出来的数据只会直接发给每个 Partition 的 Leader 来接收。然后每个 Partition 对应的 Follower 会复制Leader 上面的数据做冗余备份，Follower 本身不对外提供服务。
从上面的消费者可以看出，Consumer A1 和 Consumer A2 是一个消费者组。它们共同消费了 Topic A，此时对于同一个消费者组而言，同一个 Topic 不会重复消费。也就是 Topic A 的消息，在同一个消费者组内只会被一个消费者消费。
常见术语
Topic：消息主题，Kafka 会对消息进行归类，发布到Kafka 集群中的消息都需要指定一个 Topic。同一个 Topic 的数据会被存储在一个或多个 Broker 上面。
Producer：消息生产者，会以 push 的方式向 Kafka 集群推送数据。
Consumer：消息消费者，会以 pull 的方式向 Kafka 集群拉取数据。
Broker：一个Kafka 实例（Server）就是一个Broker，一个或者多个Broker 组成 1 个Kafka集群。
Partition：物理上的Topic 分区，一个 Topic 可以分多个Partition，每个 Partition 都是一个有序队列。Partition 中的每条消息都会被分配一个有序的ID (offset)。
Consumer Group：每个消费者都属于一个消费者组。可以显示指定消费者组，若不指定则属于默认消费者组。这是 Kafka 用来实现一个 Topic 的广播和单播。一个 Topic 可以有 1 个或 多个消费者组，Topic 的消息会被复制到所有的消费者组中，但是消费者组只会讲消息分配给组内的一个消费者。如果要实现广播，每个消费者都需要拥有不同的消费者组；如果要实现单播，消费者需要在同一个组内。
