https://blog.csdn.net/qq_28900249/article/details/90346599
1、为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列
缓冲和削峰 解耦和扩展性 冗余 健壮性 异步通信
2、kafka的分区与消费者关系
分区（partition）
kafka中的topic可以细分为不同的partition，一个topic可以将消息存放在不同的partion中。
leader和follower
每个partition可以设置一个leader和多个follower。kafka的消息没有设置读写分离，每个消息发送时，都是发送至对应的partition的leader-partition，follower-partition主要是为了备份数据而存在，当leader-partion出现故障时，数据已经完全同步的follower-partition也会切换成leader-partition。
AR和ISR
AR：分区中所有的副本统称为AR。
ISR：所有与leader节点保持同步的副本（包括leader节点）组成的节点，生产者首先将消息发送给leader副本，然后follower从leader中同步消息。
ISR是AR的子集。
数据的存储
在partion中，一个topic中的数据存放在不同的partion中，一个分区的内容会存储成一个log文件，为了防止log过大，引入了日志分段，根据一定规则将log切分为多个logSegment，相当于一个巨型文件被切分成了很多不同的文件。log和logSegment关系如下：
Log在物理上只以文件夹的形式存储,日志文件在磁盘的存储如下：
消费者（consumer）
分组（group）
消费者从partion中消费数据，consumer有group的概念，每个group可以消费完整的一份topic中的数据。
消费者分区分配
RangeAssignor 分配策略（kafka默认的分区策略）
kafka中，consumer消费数据时，consumer消费partition中的数据和consumer与partition的相对数量有关。
1、partition大于consumer
当partition大于consumer时，一个consumer可能同时消费多个partition中的数据
2、partition小于consumer
当partition小于consumer时，每个consumer会去消费一个partition中的数据。多出来的consumer则是处于空闲状态
3、partition等于consumer
当partition的数量等于consumer时，每个consumer消费一个partition中的数据。
除了这种分区分配策略之外，还有RoundRobinAssignor以及StickyAssignor分区分配策略，当然，也可以自定义分区分配策略。
来源：https://www.cnblogs.com/gouhaiping/p/12596458.html