kafka是用scala编写，用zookeeper做协调。scala的代码没学习过，这边主要看别人写的文档和自己的工作实践来的。笔记可能会写多篇，因为这东西要经常看啊，不看过了多久就忘了。
东西看完了就要问问自己3W1H
What：kafka是一个分布式（多broker，zookeeper）的，分区的（partition），消息复制的（replicate）的消息中间件（log service）
When:1.做消息分发 2.实时和离线的数据分析 3.日志收集
Why:kafka的分布式可以保证系统的稳定，kafka的动态伸缩可以让系统达到最大的性能，分区可以保证负载均衡，复制可以保证数据完整
How:用kafka我们需要实现producer和customer，下面就具体讲讲
kafka的组成是producers+brokers+zookeeper+customers
producer是消息生产者，负责发送消息。需要配置metadata.broker.list来连接broker，，以前是需要配置zk.connect的属性的，是通过producer来通过zookeeper做负载均衡的（partition），现在直接通过metadata.broker.list来做，不再需要zk.connect属性（https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-369）
其中有个属性producer.type，sync和async，默认是sync，即一条一条消息发送，但大部分时候我们为了提高producer的效率，会选择使用async，来批量发送，这样就会有一些相关的属性要设置
//tprops.put("queue.buffering.max.ms", 5000);//tprops.put("queue.buffering.max.messages", 10000);//the producer will block indefinitely and never willingly drop a send.//tprops.put("queue.enqueue.timeout.ms", -1);//tprops.put("batch.num.messages", 200);
broker通过partition分区来将topic负载分割。producer发送消息的时候通过partitioner.class配置的算法来将消息放到哪个partition中。默认的算法使用key的hash。这个key应该是该topic对应的值。producer发送消息支持压缩，compression.codec。默认不压缩。如果压缩的话中间过程一直是压缩状态，直到customer解压。
下面说说broker，它是kafka的核心。消息在上面就是就是写入硬盘的，并没有什么内存缓存。为什么它的速度很快呢，简单的说就是它利用了磁盘的出色的顺序读写。无论在用户层面你做不做缓存，操作系统本身就有页面缓存（pagecache）。所以这样做会省去很多内存空间。将持久化交给os。而且顺序读写现在几乎所有的磁盘都很快，但是随机读写却需要好的磁盘支持。
一个topic的一个partition为一个目录，目录中会有个seglist记录所有的segfile，每个segfile是一定行数的内容，每一行是一条消息，包括消息id，消息长度，消息内容。
一次删除会删除一个seglist的一行里面的记录，kafka一般是删除7天前的数据。
broker启动时会向zookeeper注册。/brokers/ids/[0….N]—->host:port
收到topic后会将将自己注册到topic下。/brokers/topics/[topic]/[0…N](partition)表示topic在哪里存在，供customer使用
customer启动后，会根据之前同group的customer的情况，进行读取topic的负载均衡读取。即如果之前已经c1已经在读取topic和p1和p2了，那么c2启动后可能帮它读取p2了。一个partition只会被一个customer读取。
group.id标志自己的组，zookeeper.connect连接zookeeper来注册自己和获取其他customer，topic的情况
auto.commit.enable默认自动提交
customer有两种API，一个是简单，一个是封装好的，一般用后者，只有想处理hdfs这种特殊性的需求用简单的来做。
在你成功地把自己推销给别人之前，你必须百
