1.什么是Kafka
一个流处理平台具有三个关键能力：
(1)发布和订阅消息(流)，在这方面，它类似于一个消息队列或企业消息系统。
(2)以容错(故障转移)的方式存储消息(流)。
(3)在消息流发生时处理它们。
2.Kafka中的基本概念
Producer：消息和数据的生成者，向Kafka的一个topic发布消息的进程/代码/服务
Consumer：消息和数据的消费者，订阅数据（Topic）并且发布其发布的消息的进程/代码/服务
Consumer Grop：逻辑概念，对于同一个topic，会广播给不同的group，一个group中，只有一个consumer可以消费该消息
Broker：物理概念，Kafka集群中的每个Kafka节点
Topic：逻辑概念，Kafka消息的类别，对数据进行区分、隔离
Partition：物理概念，Kafka下数据存储的基本单元。一个Topic数据，会被分散存储到多个Partion，每一个Partion是有序的
Replication：同一个Partion可能会有多个Replica，多个Replica之间的数据是一样的
Replication Leader：一个Partition的多个Replica上，需要一个Leader负责该Partion上与Producer和Consumer交互
ReplicaManager：负责管理当前broker所有分区和副本的信息，处理KafkaController发起的一些请求，副本状态的切换、添加/读取消息等
Kafka强依赖于zookeeper
Kafka消息结构
3.Kafka相关API
- 应用程序使用 Producer API 发布消息到1个或多个topic（主题）中。
- 应用程序使用 Consumer API 来订阅一个或多个topic，并处理产生的消息。
- 应用程序使用 Streams API 充当一个流处理器，从1个或多个topic消费输入流，并生产一个输出流到1个或多个输出topic，有效地将输入流转换到输出流。
- Connector API 可构建或运行可重用的生产者或消费者，将topic连接到现有的应用程序或数据系统。例如，连接到关系数据库的连接器可以捕获表的每个变更。
3.Kafka的特点
分布式：多分区，多副本，多订阅者，基于Zookeeper调度
高性能：高吞吐量，低延迟，高并发，时间复杂度为O（1）
持久性与扩展性：数据可持久化，容错性，支持在线水平扩展，消息自动平衡
4.Kafka应用场景
可以用于消息队列，行为跟踪，元信息监控，日志收集，流处理，事件源，持久性日志（commit log）。
5.Kafka消息事务
为什么要支持事务？
满足“读取-处理-写入”模式
流处理需求的不断增强
不准确的数据处理的容忍
数据传输的事务定义
最多一次：消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输
最少一次：消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输
精确的一次：不会漏传输也不会重复传输，每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的。
事务保证-避免僵尸实例
（1）每个事务Producer分配一个transactional.id,在进程重新启动时能够识别相同的Producer实例
（2）Kafka增加了一个与transactional.id相关的epoch，存储每个transactional.id内部元数据
（3）一旦epoch被触发，任何具有相同的transactional.id和更旧的epoch的Producer被视为僵尸，Kafka会拒绝来自这些Procedure的后续事务性写入