1） 認識製造商，可以直接取製造商的倉庫拿貨（點到點的方式）；
2） 不認識製造商，只能去超市買（發布和訂閱的方式）
訊息會被儲存到主題，乙個消費者可以訂閱乙個或多個主題並消費該主題的所有訊息；其中kafka就是「發布和訂閱」的一種訊息中介軟體。
場景：理論上，來說，製造商製造乙個商品，乙個使用者就應該購買這個商品，隨著生產技術的提高，製造商製造出來的商品越來越多，這使用者消費不了這麼多商品，則很多商品就會被浪費掉，避免這種情況的出現，製造商把生產出來的商品放在超市暫存，由超市代賣，使用者從超市購買商品，那麼在kafka角度來看整個資料流轉過程，其中3~7就是kafka需要做的事：
1） 製造商-------------------------------------生產者
2） 超市所在的位址及其管理---------------------zookeeper
3） 超市---------------------------------------kafka-broker
4） 商品所在的商品類目-------------------------topic
5） 商品所在的類目列/行------------------------partition
6） 商品---------------------------------------資料流
7） 商品及其詳細資訊---------------------------訊息（報文）
8） 使用者群（家庭）-----------------------------消費組
9） 具體使用者-----------------------------------消費者
通過上圖可見，kafka有2個核心功能：處理生產者的高併發量，儲存生產者的資料。
1） 乙個topic會被拆分成多個partition，partition數是可以設定的；
2） partition實際就是broker（物理儲存空間）的某個資料夾；
3） product生產資料並push到kafka時實際是直接與partition互動；
4） 資料實際是儲存在partition中（1. 隨機儲存，2. k的hash值計算儲存地點，3. 指定的partition進行儲存）；
5） 按圖可知partition的儲存過程是標準的佇列模式，fifo（先進先出），所有新增的資料都是放在佇列尾部，並每個partition都設定乙個偏移量offset（核心問題：partition內部可以保證fifo，但是如何保證topic的資料有序性呢？）；
6） 資料儲存有時間限制，一般設定為7天，也可以人工修改時間（具體見kafka命令），過時間限制的資料就會被丟掉。
1） 由於生產者與消費者都是直接與partition互動；
2） 為了防止partition宕機，引入了副本（replica）機制，原理上來說副本就是partition的備份（partition本身就是乙個副本，副本數也可以設定），各個副本分布在不同的broker；
3） 為了讀寫的正確性，生產者與消費者都是與leader副本進行互動，其他副本則為follower副本；
4） 如所有的leader副本都在某個broker上，那麼為了防止該broker宕機，所有副本都需要重選擇leader，且所有的資料互動需要切換到其他broker，這樣資料量太大，所以leader副本是分布在各broker上的。
leader副本：響應客戶端的讀寫請求；
follow副本：備份leader的資料，不進行讀寫操作。
假設n個broker
將第i個partition的第j個副本分配到第（（i+j）mod n）個broker上。
一旦leader副本宕機，則要從其他副本中選取乙個作為leader副本，選取的副本必須與原leader副本資料一致或者資料差在一定的閾值內（為何會出現不一致，具體如何判斷不一致，會在kafka生產機制和副本同步機制中具體描述），kafka為了防止leader副本宕機再去找各個副本的狀態，還不如維護乙個list，一旦leader副本宕機就從list中獲取乙個副本當leader，這個list就是isr。
isr：leader副本和所有能夠與leader副本保持基本同步的follow副本，如果follow副本和leader副本資料同步速度過慢，該follow將會被t出isr副本。
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