1、主题（Topocs）
属于特定类别的消息流称为主题，数据存储在主题中，主题被拆成分区，对于每个主题，Kafka保存一个分区的数据，每个这样的分区包含不可以变有序序列的消息。分区被实现为具有相等大小的一组分段文件。
2、分区（Partition）
主题可能有多个分区，因此它可以处理任意数量的数据。
3、分区偏移（Partition Offset）
每个分区消息具有称为"offset"的唯一序列标识
4、Replicas of pattition（分区备份）
副本只是分区的一个备份，副本从来不读取或写入数据。它们用于防止数据丢失。
5、经纪人（Brokers）
- 代理是负责维护发布数据的简单系统。 每个代理中的每个主题可以具有零个或多个分区。 假设，如果在一个主题和N个代理中有N个分区，每个代理将有一个分区。
- 假设在一个主题中有N个分区并且多于N个代理(n + m)，则第一个N代理将具有一个分区，并且下一个M代理将不具有用于该特定主题的任何分区。
- 假设在一个主题中有N个分区并且小于N个代理(n-m)，每个代理将在它们之间具有一个或多个分区共享。 由于代理之间的负载分布不相等，不推荐使用此方案。
6、Kafka集群（Kafka Cluster）
Kafka有多个代理被称为Kafka集群。 可以扩展Kafka集群，无需停机。 这些集群用于管理消息数据的持久性和复制。
7、生产者（Producer）
生产者是发送给一个或多个Kafka主题的消息发布者。生产者向Kafka broker发送数据， 每当生产者将消息发布给代理时，代理只需将消息附加到最后一个段文件。实际上该消息被附加到分区。生产者还可以向他们选择的分区发送消息。
8、消费者（Consumer）
Consumers从broker读取数据，消费者订阅一个或多个主题，并通过从代理中提取数据来使用已发布的消息。
9、领导者（Leader）
Leader负责给定分区的所有读取和写入的节点，每个分区都有一个服务器充当Leader。
10、追随者（Folloer）
跟随领导者指令的节点被称为Follower。如果领导失败，一个追随者将自动成为新的领导者，跟随者作为正常消费者，拉取消息并更新自己的存储。
