Kafka入门详解：概念、分组与数据完整性保障

1、kafka是什么
类JMS消息队列，结合JMS中的两种模式，可以有多个消费者主动拉取数据，在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。
kafka是一个生产-消费模型。
Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。 
  数据的分发策略由producer决定，默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
Broker：当前服务器上的Kafka进程,俗称拉皮条。只管数据存储，不管是谁生产，不管是谁消费。
在集群中每个broker都有一个唯一brokerid，不得重复。
Topic:目标发送的目的地，这是一个逻辑上的概念，落到磁盘上是一个partition的目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)
一个Topic对应多个partition[0,1,2,3]，一个partition对应多个segment组合。一个segment有默认的大小是1G。
每个partition可以设置多个副本(replication-factor 1),会从所有的副本中选取一个leader出来。所有读写操作都是通过leader来进行的。
特别强调，和mysql中主从有区别，mysql做主从是为了读写分离，在kafka中读写操作都是leader。
ConsumerGroup：数据消费者组，ConsumerGroup可以有多个，每个ConsumerGroup消费的数据都是一样的。
       可以把多个consumer线程划分为一个组，组里面所有成员共同消费一个topic的数据，组员之间不能重复消费。
   
2、kafka生产数据时的分组策略
默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
上文中的key是producer在发送数据时传入的，produer.send(KeyedMessage(topic,myPartitionKey,messageContent))

3、kafka如何保证数据的完全生产
ack机制：broker表示发来的数据已确认接收无误，表示数据已经保存到磁盘。
0：不等待broker返回确认消息
1：等待topic中某个partition leader保存成功的状态反馈
-1：等待topic中某个partition 所有副本都保存成功的状态反馈

4、broker如何保存数据
在理论环境下，broker按照顺序读写的机制，可以每秒保存600M的数据。主要通过pagecache机制，尽可能的利用当前物理机器上的空闲内存来做缓存。
当前topic所属的broker，必定有一个该topic的partition，partition是一个磁盘目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)

5、partition如何分布在不同的broker上
int i = 0