（1）kafka的一個基本架構：多個broker組成，一個broker是一個節點；你創建一個topic，這個topic可以劃分成多個partition，每個partition可以存在於不同的broker上面，每個partition存放一部分數據。這是天然的分佈式消息隊列。
實際上rabbitmq並不是分佈式消息隊列，他就是傳統的消息隊列，只不過提供了一些集羣、HA的機制而已，因爲無論如何配置，rabbitmq一個queue的數據就存放在一個節點裏面，鏡像集羣下，也是每個節點都放這個queue的全部數據。
kafka在0.8以前是沒有HA機制的，也就是說任何一個broker宕機了，那個broker上的partition就丟了，沒法讀也沒法寫，沒有什麼高可用可言。
kafka在0.8之後，提過了HA機制，也就是replica副本機制。每個partition的數據都會同步到其他機器上，形成自己的replica副本。然後所有的replica副本會選舉一個leader出來，那麼生產者消費者都和這個leader打交道，其他的replica就是follower。寫的時候，leader會把數據同步到所有follower上面去，讀的時候直接從leader上面讀取即可。
爲什麼只能讀寫leader：因爲要是你可以隨意去讀寫每個follower，那麼就要關心數據一致性問題，系統複雜度太高，容易出問題。kafka會均勻度講一個partition的所有數據replica分佈在不同的機器上，這樣就可以提高容錯性。
這樣就是高可用了，因爲如果某個broker宕機 了，沒事兒，那個broker的partition在其他機器上有副本，如果這上面有某個partition的leader，那麼此時會重新選舉出一個現代leader出來，繼續讀寫這個新的leader即可。
寫消息： 寫數據的時候，生產者就寫leader，然後leader將數據落到磁盤上之後，接着其他follower自己主動從leader來pull數據。一旦所有follower同步好了數據，就會發送ack個leader，leader收到了所有的follower的ack之後，就會返回寫成功的消息給消息生產者。（這只是一種模式，可以調整）。
讀數據:消費數據的時候，只會從leader進行消費。但是隻有一個消息已經被所有follower都同步成功返回ack的時候，這個消息纔會被消費者讀到。
