基于前面的消息队列文章，我们对消息队列发展历史有了一个比较全面的了解，并且最主流的两款消息队列：RabbotMQ和RocketMQ的用法，使用场景，常见问题以及解决方法，原理都有了比较深入的了解：
很高兴博客园把这两篇文章都首页置顶推荐了，看来大家对消息队列的知识还是比较感兴趣的。有网友提到RabbitMQ受限于开发语言，比较难以一探究竟，而RocketMQ对于Java开发人员来说更加触手可得。在发表了RocketMQ的文章之后，有几个网友反馈可否出一篇Kafka的文章，所以我就写了这篇文章。那么话不多说，我们开始吧。
本文将带您了解以下问题：
- Kafka是如何存储和检索消息的？(log文件，index索引文件，timeindex索引文件)
- Kafka是如何基于offset查找消息的？
- Kafka有哪些日志清理策略？什么场景下会用到？
- ISR是干嘛的？
- Kafka总控制器是干嘛的？如何选举出来的？
- Topic的最优Leader副本是如何选举出来的？
- 什么时候会触发消费的Rebalace？Kafka中有哪些Rebalance策略？
- Rebalance是如何工作的？
- Kafka是如何保证数据可靠性的？
- Kafka是如何保证数据一致性的？
- 消费者是如何提交offset的？
- 有哪些消费历史消息的方法？
- Kafka为啥性能这么高？
- Kafka如何避免重复消费？
- Kafka如何处理消息堆积？
- 如何保证消息顺序性？
- Kafka如何实现消息传递保障？
- Kafka有哪些关键的生产者和消费者参数？
- …
本文主要内容：
Kafka是一个分布式实时事件流平台，主要提供了关键功能：
- 发布和订阅事件流，事件记录被存储起来，因此消费应用程序可以提取他们需要的信息，并跟踪历史保存的所有消息；
- 支持高吞吐量；
- 可以弹性和透明的扩容，无需停机；
- 将事件流存储在磁盘上，并在分布式集群中实现多副本存储，以实现容错，支持配置事件记录数据存储的时长；
- 基于Zookeeper的同步控制器，以保持主题、分区和元数据的高可用(不过在2.8版本之后，可以使用基于 Kafka Raft 的 Quorm 控制器取代基于Zookeeper的控制器)。
如果对Kafka不是很了解，看到上面功能列表，大家可能会比较茫然，不过没关系，接下来的文章保证给大家彻底讲明白，一看就懂，看不懂就当我没说。
下面看看Kafka的整体架构以及关键组件。