写介绍kafka的几个重要概念（可以参考之前的博文Kafka的简单介绍）：
Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群；
Topic：一类消息，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发；
Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队；
Segment：每个partition又由多个segment file组成；
offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset，用于partition唯一标识一条消息；
message：这个算是kafka文件中最小的存储单位，即是 a commit log。
topic：创建topic名称
partition：分区编号
offset：表示该partition已经消费了多少message
logsize：表示该paritition生产了多少的message
lag：表示有多少条message未被消费
owner：表示消费者
create：表示该partition创建时间
last seen：表示消费状态刷新最新时间
参考链接：
能查看到kafka中生产了，消费了，还剩下多少message中我们用的是kafkaoffsetmonitor这个监控插件Kafka监控工具KafkaOffsetMonitor配置及使用：https://www.cnblogs.com/dadonggg/p/8242682.html
topics是什么？partition是什么？topics是kafka中数据存储的基本单位
写数据，要指定写入哪个topic 读数据，指定从哪个topic去读
我们可以这样简单的理解
topic就类似于数据库中的一张表，可以创建任意多个topic 每一个topic的名字是唯一的
例如：
程序A产生了一类消息，然后把这类消息放在kafka group中 ，这由程序A产生的这个消息就叫一个topic
程序B需要 订阅这个消息，才能成为这个topic的消费者
每个topic的内部都会有一个或多个partitions（分区）
你写入的数据，他其实是写入每一个topic里的其中一个partition，并且当前的数据是有序的写入到paritition中的。
每一个partition内都会维护一个不断增加的ID，每当你写入一个新的数据的时候，这个ID就会增长，这个id就会被称为这个paritition的offset，每个写入partition中的message都会对应一个offset。
不同的partition都会对应他们自己的offset 我们可以利用offset来判断，当前paritition内部的顺序，但是我们不能比较来自不同的两个partition的顺序，这是没有意义的
partition中的数据是有序的，不同partition间的数据丢失了数据的顺序。如果topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。
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每个topic将被分成多个partition(区)
每个topic将被分成多个partition(区),此外kafka还可以配置partitions需要备份的个数(replicas)
基于replicated方案,那么就意味着需要对多个备份进行调度;每个partition都有一个server为"leader";leader负责所有的读写操作,如果leader失效,那么将会有其他follower来接管(成为新的leader);follower只是单调的和leader跟进,同步消息即可..由此可见作为leader的server承载了全部的请求压力,因此从集群的整体考虑,有多少个partitions就意味着有多少个"leader",kafka会将"leader"均衡的分散在每个实例上,来确保整体的性能稳定.
其中partition leader的位置(host:port)注册在zookeeper中
当你讲数据写入kafka中，改数据默认情况下会在kafka中保存2个星期。当然，我们可以去配置的。如果是默认的2个星期，超过2个星期的话，kafka里面的数据就会被无效化。这个时候，该数据对应的offset就没有其他的意义了。
从kafka读取数据后 数据会自动删除吗
不会，kafka中数据的删除跟有没有消费者消费完全无关。数据的删除，只跟kafka broker上面上面的这两个配置有关：
log.retention.hours=48 #数据最多保存48小时
log.retention.bytes=1073741824 #数据最多1G
提示：写入到kafka中的数据，是不可以被改变的。他有一个熟悉就是immutability。也就是说，你没有办法去更改已经写入到kafka中的数据。
如果你想更新一个数据memssage，那你只能重新写入memssage到kafka中，并且这个新的message会有一个新的offset，以区别于之前写入的message。
对于每一个写入kafka中的数据，他们会随机的写入到当前topic中的某一个partition内，有一个例外，你提供一个key给当前的数据，这个时候，你就可以用当前的key去控制当前数据应该传入到哪个partition中。
每一个topic中都可以由多个parititions 这是由你来决定的