方便在集群中擴充套件，每個 partition 可以通過調整以適應它所在的機器，而乙個 topic 又可以有多個 partition 組成，因此整個集群就可以適應任意大小的資料了；
可以提高併發，因為可以以 partition 為單位讀寫了。
我們需要將 producer 傳送的資料封裝成乙個 producerrecord 物件。
producerrecord(string topic, integer partition, k key, v value)
producerrecord(string topic, integer partition, long timestamp, k key, v value)
producerrecord(string topic, k key, v value)
producerrecord(string topic, v value)
生產者將訊息傳送到broker，broker需要告訴生產者，你這個訊息是否傳送成功。如果未成功，生產者還可以採取重發的機制。
因為訊息是傳送到partition,而partition同時有多個副本。副本是需要實時同步訊息的。
borker判斷訊息是否成功，是訊息可靠落盤。
kafka 選擇的第二種方案，雖然延遲高，但網路延遲對 kafka 的影響較小，且為kafka 的每個分割槽都有大量的資料，第一種方案會造成大量資料的冗餘。
leader 收到資料，所有 follower 都開始同步資料， 但有乙個 follower，因為某種故障，遲遲不能與 leader 進行同步，那 leader 就要一直等下去， 直到它完成同步，才能傳送 ack。這個問題怎麼解決呢？
leader 維護了乙個動態集合in-sync replica set（和 leader 保持同步的 follower 集合）。通過引數replica.lag.time.max.ms設定時間閾值，當follower在規定時間未完成同步，則將該follower剔出這個集合。
當某些訊息資料，不需要可靠。即生成者不需要ack機制時，對於不需要資料的可靠性時，kafka就沒必要等 isr 中的 follower 全部接收成功，才返回ack.所以 kafka 為使用者提供了三種可靠性級別，使用者根據對可靠性和延遲的要求進行權衡，
acks 引數配置：
0：(只管發) producer 不等待 broker 的資料落盤就直接返回 ack，當broker故障時有可能丟失資料
1：（只保證broker資料落盤）producer 等待 broker 的 ack，partition的leader落盤成功後就不等follower同步便直接返回 ack
如果在 follower同步成功之前leader故障，那麼將會丟失資料；
-1（all）：（保證broker和所有follower資料落盤）producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower 全部落盤成功後才 返回 ack。
但是如果在 follower 同步完成後，broker 傳送 ack 之前，leader 發生故障，那麼會 造成資料重複。
kafka0.11版本之前解決訊息冪等性，需要在每個消費端手動進行去訊息判重（可以使用redis,或者mysql主鍵特性，將消費後的訊息進行儲存）這也是rocketmq的訊息冪等性的解決方案
kafka0.11版本後，borker支援了冪等性。將原來消費端手動需要做的去重放在了資料borker原生支援中。
要啟用冪等性，只需要將 producer 的引數中 enable.idompotence 設定為 true 即可。
原理： 開啟冪等性的 producer 在初始化的時候會被分配乙個 pid，發往同一 partition 的訊息會附帶 sequence number。而broker 端會對做快取，當具有相同主鍵的訊息提交時，broker 只會持久化一條。但是 pid 重啟就會變化，同時不同的 partition 也具有不同主鍵，所以broker解決訊息的冪等性無法保證跨分割槽跨會話的 exactly once。也就是說不能重啟生產者。否則還是會產生重複訊息
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