Kafka各组件
Broker(一个kafka节点)
每个kafka节点称为一个Broker，一个服务器上可以部署一个或者多个kafka的节点（示例图中只部署了一个），然后这些节点连接到注册中心上，就形成了一个kafka的集群。
Topic
即主题，在kafka中消息是分类型的，比如用户行为日志类型，支付订单类型，结算数据类型等，不同类别的消息在生产的时候可以指定发送到不同的Topic里。
一个Broker上可以创建一个或者多个Topic。同一个topic可以在同一集群下的多个Broker中分布。
Partition
每个Topic分为一个或多个Partition，每个分区会映射到一个逻辑的日志（log）文件，是kafka中真正存储消息的单元。
每当一个message被发布到一个topic上的一个partition，broker应会将该message追加到这个逻辑log文件的最后一个segment上。这些segments 会被flush到磁盘上。Flush时可以按照时间来进行，也可以按照message 数来执行。
每个partition都是一个有序的、不可变的结构化的提交日志记录的序列。在每个partition中每一条日志记录都会被分配一个序号——通常称为offset，offset在partition内是唯一的。论点逻辑文件会被化分为多个文件segment（每个segment的大小一样的）。
也就是说在kafka中虽然消息是无序的，但是发送到同一个partition上的消息是有序的。
看到这里，你可能会以为服务器1上的topic2和服务器2上的topic2和服务器3上的topic2包含的Partition是一样的，但其实并不如此。
假设一个topic分为4个Partition，**kafka内部会根据一定的算法把这4个Partition尽可能均匀分布到不同的服务器上。同一个Partition会分配到同一个topic所在的多个服务器上。这样做是为了容灾。具体会复制几份，会复制到哪些broker上，都是可以配置的。**比如：
服务器1负责topic2的Partition1、Partition2，Partition4
服务器2负责topic2的Partition1、Partition3，Partition4
服务器3负责topic2的Partition2、Partition3
为了方便，我在每个broker中只画了一个topic。
那么对于每一个Partition实际上都有2个备份。
Kafka的架构优点
看了上面，相信你已经对kafka的架构有所了解了，其实这种奇妙的架构，笔者也是第一次遇见。那么为什么称为奇妙，而不叫奇怪呢？是因为这种架构是有很大的优点的。kafka是不支持读写分离的，也就是说，不管是写还是读，都是发送到主节点。只不过在kafka中的主节点，并不是我们传统意义上的实体服务器，而是一个Partition。前面讲过了，生产者生产数据和消费者接收数据，实际上都是和topic里面的Partition打交道。
我们假设上图中标红的Partition为主节点，那么这个时候生产者生产数据和消费者消费数据是怎样的流程图呢？
在kafka中，生产者生产的数据会采用一定的算法分配到不同的Partition上，当数据量足够大的时候，每个Partition的负载压力是差不多的，对于上图，可能服务器2的负载压力会大一点，那是因为 我懒的画图 有两个主节点在在这台服务器上，在实际环境中，我们可以尽可能的均匀分配主节点，这样每一台服务器的压力就差不多了。
总结
可以看出kafka的奇妙架构以及这种架构带来的优势，当然在某些情况下可能会带来负载不均衡，但我们也可以通过调整来避免这些情况，详细可以看这篇文章
总的来说，Kafka 只支持主写主读有几个优点：
可以简化代码的实现逻辑，减少出错的可能;将负载粒度细化均摊，与主写从读相比，不仅负载效能更好，而且对用户可控;没有延时的影响；
在副本稳定的情况下，不会出现数据不一致的情况。为此，Kafka 又何必再去实现对它而言毫无收益的主写从读的功能呢？这一切都得益于 Kafka 优秀的架构设计，从某种意义上来说，主写从读是由于设计上的缺陷而形成的权宜之计。
