Kafka在目前的大数据技术生态体系当中，是尤其得到重用的，尤其是针对于实时消息流处理，Kafka的性能是值得称赞的。Kafka学习，也是大数据学习当中的重要一课。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲Kafka入门须知的几组核心概念。
概念一：生产者与消费者
对于Kafka来说，客户端有两种基本类型：生产者（Producer）和消费者（Consumer）。除此之外，还有用来做数据集成的Kafka Connect API和流式处理的Kafka Streams等高阶客户端，但这些高阶客户端底层仍然是生产者和消费者API，它们只不过是在上层做了封装。
生产者（也称为发布者）创建消息，而消费者（也称为订阅者）负责消费or读取消息。
概念二：主题（Topic）与分区（Partition）
在Kafka中，消息以主题（Topic）来分类，每一个主题都对应一个「消息队列」，这有点儿类似于数据库中的表。
但是如果我们把所有同类的消息都塞入到一个“中心”队列中，势必缺少可伸缩性，无论是生产者/消费者数目的增加，还是消息数量的增加，都可能耗尽系统的性能或存储。所以引入分区（Partition）的概念，类似“允许多修几条道”的方式对我们的主题完成了水平扩展。
概念三：Broker和集群（Cluster）
一个Kafka服务器也称为Broker，它接受生产者发送的消息并存入磁盘；Broker同时服务消费者拉取分区消息的请求，返回目前已经提交的消息。使用特定的机器硬件，一个Broker每秒可以处理成千上万的分区和百万量级的消息。
若干个Broker组成一个集群（Cluster），其中集群内某个Broker会成为集群控制器（Cluster Controller），它负责管理集群，包括分配分区到Broker、监控Broker故障等。在集群内，一个分区由一个Broker负责，这个Broker也称为这个分区的Leader；当然一个分区可以被复制到多个Broker上来实现冗余，这样当存在Broker故障时可以将其分区重新分配到其他Broker来负责。
概念四：多集群
随着业务发展，我们往往需要多集群，通常处于下面几个原因：
基于数据的隔离；基于安全的隔离；多数据中心（容灾）
当构建多个数据中心时，往往需要实现消息互通。举个例子，假如用户修改了个人资料，那么后续的请求无论被哪个数据中心处理，这个更新需要反映出来。又或者，多个数据中心的数据需要汇总到一个总控中心来做数据分析。
上面说的分区复制冗余机制只适用于同一个Kafka集群内部，对于多个Kafka集群消息同步可以使用Kafka提供的MirrorMaker工具。本质上来说，MirrorMaker只是一个Kafka消费者和生产者，并使用一个队列连接起来而已。它从一个集群中消费消息，然后往另一个集群生产消息。
关于大数据开发学习，Kafka入门须知的几组核心概念，以上就为大家做了基本的介绍了。Kafka的学习，需要从基础概念开始，能够理解其含义，对于后续的运行机制和架构设计理解，也是有好处的。
