Broker：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成，每个broker就是一个kafka的实例。 Topic：Topic 就是数据主题，kafka建议根据业务系统将不同的数据存放在不同的topic中！Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。一个大的Topic可以分布式存储在多个kafka broker中！Topic可以类比为数据库中的库！ Partition：每个topic可以有多个分区，通过分区的设计，topic可以不断进行扩展！即一个Topic的多个分区分布式存储在多个broker；此外通过分区还可以让一个topic被多个consumer进行消费！以达到并行处理！分区可以类比为数据库中的表！kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个partition间）的顺序。 Replication：备份机制（Replication）。备份的思想很简单，就是把相同的数据拷贝到多台机器上，而这些相同的数据拷贝在Kafka中被称为副本（Replica）。Kafka定义了两类副本：领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（Follower Replica）。前者对外提供服务，这里的对外指的是与客户端程序进行交互；而后者只是被动地追随领导者副本而已，不能与外界进行交互。副本的工作机制也很简单：生产者总是向领导者副本写消息；而消费者总是从领导者副本读消息。至于追随者副本，它只做一件事：向领导者副本发送请求，请求领导者把最新生产的消息发给它，这样它能保持与领导者的同步。 Offset：生成者每生产一条数据都会追加到指定分区的log文件中，且存储的记录都是有序的，由于不可随机写入，所以顺序是不变的，这个顺序是通过一个称之为offset的id来唯一标识。kafka自动维护消费者消费的主题各个分区的offset，前提是消费者消费的分区是由kafka分配的，在启动消费者时，只指定了主题，没有指定分区，kafka会将offset数据保存到一个内置主题为__consumer_offsets的主题中，如果指定了分区，那么kafka将不再自动维护offset。 Producer：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。生产者负责将记录分配到topic的指定 partition（分区）中，如果没有指定分区，则都卡夫卡依据分区策略进行分配。 Consumer：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端。每个消费者都要维护自己读取数据的offset。低版本0.9之前将offset保存在Zookeeper中，0.9及之后保存在Kafka的“__consumer_offsets”主题中 Consumer Group：每个消费者都会使用一个消费组名称来进行标识。同一个组中的不同的消费者实例，可以分布在多个进程或多个机器上！ Interceptor：Interceptor 为拦截器，当生产者向kafka发送数据时，数据会先经过拦截器进行拦截处理，多个拦截器可以组成拦截器链，然后再真正发送数据doSend() Persistence：Persistence即持久化，Kafka 集群保留所有发布的记录，无论他们是否已被消费，都会通过一个可配置的参数：保留期限来控制。举个例子， 如果保留策略设置为2天，一条记录发布后两天内，可以随时被消费，两天过后这条记录会被清除并释放磁盘空间。