生产者向broker发送消息，消费者接收消息，broker是物理概念，部署几个kafka即几个broker，topic是逻辑概念，往topic里发送消息会发送到设置好的几个partion上,每个partion存储作为不同队列存储不同数据，partion有leader和follower备份机制，消息发送时会轮循发送到不同broker的不同partion中，同一消费者只能消费同一分区，通过offset记录消费位置，消费者组可以访问一个topic的不同partion
启动镜像
启动kafka可以带上参数，这样会自动修改kafka里的配置文件（/opt/kafka_版本/conf/server.properties）,否则不带参数需要自己进入进行手动修改 带参数版启动可参考
其中172.17.0.3需要改成自己docker的网桥连接地址
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进入kafka容器
创建主题
主题和分区可以理解为：topic是逻辑划分，kafka通过topic进行区分消息，topic的数据会被存储到日志中，如果数据量太大可以引入partion（同时提高读写吞吐量）来分段存储数据。其中replication-factor作用是将任意分区复制到broker上，broker是物理概念，部署了一个kafka可认为broker数为1，我本机只有一个kafka所以这里replication-factor超过1会报错。 综上几个概念可以理解为：集群中有多个broker，创建主题时可以指明topic有多个partitions(消息拆分到不同分区进行存储，一个partion只能被一个消费者消费--partion内部保证接收数据顺序)，可以为分区创建多个副本replication，不同副本在不同的broker中（作为备份使用，这里有leader和flower的区分） 。
查看topic信息
集群部署
可以通过compose集群化部署过es，这里通过创建另一个compose.yml文件来部署kafka，配置文件参考 docker-compose集群部署
生产者：
消费者：
方式一：从当前主题的迁移量位置+1开始取数据
方式二：从当前主题第一条消息开始消费
生产者将消息发送broker，broker将消息保存到本地日志中，消息的保存时有序的
单播消息：
当存在一个生产者，一个消费者组的时候，一个消费者组中只有一个消费者会收到消息
多播消息：
当存在一个生产者，多个消费组，不同消费组只有一个消费者收到消息
查看消费组详细信息：
CURRENT-OFFSET:最后被消费的偏移量
LOG-END-OFFSET：消息总量（最后一条消息的偏移量）
LAG ：积压了多少条消息
常见问题：
1、如何防止消息丢失
生产者：使用同步消息发送；ack设置为1/all;设置同步分区数>=2
消费者：把自动提交改成手动提交
2、如何防止消息的重复消费
针对网络抖动导致的生产者重试（发送消息），可以设置消费者加锁解决；
3、消息积压
消费者使用多线程异步处理接收数据；创建多个消费者组部署到其他机器上；通过业务架构设计，提升业务层面消费性能。
ps:
缓冲区：kafka默认会创建一个消息缓冲区去存放要发送的消息，大小是32M，每次本地线程会去缓冲区拉16K数据发送到broker，如果不到16K等待10ms也会将数据发送到broker
参考链接：
1、kafka安装教程--推荐
2、kafka配置文件server.properties参数说明
3、创建主题分区数
4、解决docker容器启动不了的问题
5、通过docker-compose集群部署
6、学习视频
