Kafka Topics
Kafka Topics
在上一节中，我们简要介绍了 Apache Kafka、消息系统以及流式处理过程。在这里，我们将讨论 Kafka 的基本概念和作用。
Topics
一般来说，一个主题是指一个特定的标题或赋予某些特定名称的名称。相互关联的想法。在 Kafka 中，主题一词是指用于存储和发布特定数据流的类别或通用名称。基本上，Kafka 中的主题类似于数据库中的表，但不包含所有约束。在 Kafka 中，我们可以根据需要创建 n 个主题。它由其名称标识，这取决于用户的选择。生产者向主题发布数据，消费者通过订阅从主题中读取数据。
分区
一个主题分为几个部分，分别是称为主题的分区。这些分区按顺序分开。数据内容存储在主题内的分区中。因此，在创建主题时，我们需要指定分区的数量(数量是任意的，以后可以更改)。每条消息都被存储到分区中，其增量 id 称为其偏移值。 偏移值的顺序仅在分区内得到保证，而不是跨分区保证。分区的偏移量是无限的。
注意: 数据一旦写入分区就永远无法更改。它是不可变的。偏移值始终保持递增状态，永远不会回到空白空间。此外，数据仅在有限的时间内保留在分区中。
让我们看一个例子来理解一个带有分区的主题。
假设，一个主题包含三个分区 0,1 和 2、每个分区都有不同的偏移量。数据分布在每个partition的每个offset中，其中Partition 0的offset 1中的数据与Partition1的offset 1中的数据没有任何关系。但是，分区 0 的偏移量 1 中的数据与分区 0 的偏移量 2 中包含的数据是相互关联的。
代理
Apache Kafka 的作用来了.
Kafka 集群由一个或多个称为代理或 Kafka 代理的服务器组成。代理是一个容器，其中包含多个主题及其多个分区。集群中的代理仅由整数 ID 标识。 Kafka 代理也称为 Bootstrap 代理，因为与任何一个代理的连接都意味着与整个集群的连接。虽然一个 broker 并不包含完整的数据，但是集群中的每个 broker 都知道所有其他 broker、分区以及主题。
这是包含 n 个分区的主题的图中的代理的样子。
示例: 代理和主题
假设一个Kafka集群由三个broker组成，分别是Broker 1、Broker 2和Broker 3、
每个broker 持有一个topic，即Topic-x，有3 个分区0,1 和2、记住，所有分区不只属于一个broker，它总是分布在每个broker 之间(取决于数量)。代理 1 和代理 2 包含另一个具有两个分区 0 和 1 的主题 y。因此，代理 3 不保存来自主题 y 的任何数据。还得出结论，代理号和分区号之间不存在任何关系。
