说说你对kafka的理解
kafka是一个流式数据处理平台，他具有消息系统的能力，也有实时流式数据处理分析能力，只是我们更多的偏向于把他当做消息队列系统来使用。
如果说按照容易理解来分层的话，大致可以分为3层：
第一层是Zookeeper，相当于注册中心，他负责kafka集群元数据的管理，以及集群的协调工作，在每个kafka服务器启动的时候去连接到Zookeeper，把自己注册到Zookeeper当中
第二层里是kafka的核心层，这里就会包含很多kafka的基本概念在内：
record：代表消息
topic：主题，消息都会由一个主题方式来组织，可以理解为对于消息的一个分类
producer：生产者，负责发送消息
consumer：消费者，负责消费消息
broker：kafka服务器
partition：分区，主题会由多个分区组成，通常每个分区的消息都是按照顺序读取的，不同的分区无法保证顺序性，分区也就是我们常说的数据分片sharding机制，主要目的就是为了提高系统的伸缩能力，通过分区，消息的读写可以负载均衡到多个不同的节点上
Leader/Follower：分区的副本。为了保证高可用，分区都会有一些副本，每个分区都会有一个Leader主副本负责读写数据，Follower从副本只负责和Leader副本保持数据同步，不对外提供任何服务
offset：偏移量，分区中的每一条消息都会根据时间先后顺序有一个递增的序号，这个序号就是offset偏移量
Consumer group：消费者组，由多个消费者组成，一个组内只会由一个消费者去消费一个分区的消息
Coordinator：协调者，主要是为消费者组分配分区以及重平衡Rebalance操作
Controller：控制器，其实就是一个broker而已，用于协调和管理整个Kafka集群，他会负责分区Leader选举、主题管理等工作，在Zookeeper第一个创建临时节点/controller的就会成为控制器
第三层则是存储层，用来保存kafka的核心数据，他们都会以日志的形式最终写入磁盘中。
RoundRobin
也就是我们常说的轮询了，这个就比较简单了，不画图你也能很容易理解。
这个会根据所有的主题进行轮询分配，不会出现Range那种主题越多可能导致分区分配不均衡的问题。
P0->A，P1->B，P1->A。。。以此类推
然后，消息还在继续写入，Leader的LEO值又发生了变化，两个Follower也各自拉取到了自己的消息，于是更新自己的LEO值，但是这时候Leader的HW依然没有改变。
批量处理和压缩
Kafka在发送消息的时候不是一条条的发送的，而是会把多条消息合并成一个批次进行处理发送，消费消息也是一个道理，一次拉取一批次的消息进行消费。
并且Producer、Broker、Consumer都使用了优化后的压缩算法，发送和消息消息使用压缩节省了网络传输的开销，Broker存储使用压缩则降低了磁盘存储的空间。
