使用場景
大資料：資料量和速率激增，資料型別越來越複雜
應用開發：訊息引擎，應用解耦，分布式儲存，流處理
topic : 主題（訊息的邏輯分類）
客戶端： 細分為生產者（朝主題傳送訊息）， 消費者（讀取主題的訊息）；
服務端： broker (1 處理客戶端傳送和提供消費支援 2 訊息持久化)
訊息架構
1，乙個主題可以劃分為x個領導分割槽，分布在y個的broker上；
2，每個領導分割槽有z個副本，跟領導分布區在不同的broker上；（領導分割槽負責讀寫，隨從分割槽負責複製領導分割槽的資料）
3，每個領導分割槽有a條訊息，從0開始，依次增加；
概念從小到大：
生產者 -》訊息-》分割槽-》主題->broker (分割槽內部的offset)
消費者組-》消費者-》主題(消費者的offset)
記錄在日誌檔案裡，按照順序寫的方式，io效率比較高；
日誌檔案是分段的 log segment , 當當前段用完，會分配新的日誌段，然後有定時任務會定期**可以**的log segment ;
如何防止訊息被重複消費？
消費組：不同的消費者實體分配了不一樣的分割槽。 乙個分割槽對應了唯一的乙個消費者。所以不會出現訊息重複。
broker部署在不同的機器上；
備份機制，以分割槽為單位儲存副本，副本分為leader rep, follower rep ; 分布在不同的broker上；
leader rep : 跟客戶端互動，生產和消費訊息；
follower rep: 複製leader的 rep 資料;
分割槽： 乙個主題分為多個分割槽，分割槽分布在不同的broker上，方便進行擴充套件。
消費高效能：消費組的消費者分配得到不同的分割槽，並行消費，並且增加或者減少消費者會自動rebalance，即重新分配分割槽;
生產高效能：分割槽在不同的broker，可以併發的寫訊息；
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