1：kafka可以通过多个broker形成集群，来存储大量数据；而且便于横向扩展。
2：kafka信息存储核心的broker，通过partition的segment只关心信息的存储，而生产者只负责向leader角色的partition提交数据，而消费者pull数据的时候自己通过zk存储offset信息，严格讲broker基本只关心存储数据；
3：kafka的ack策略也是提高吞吐量的手段：
1）生产者的acks如果设置0则只向leader发送数据，并不关心leader数据是否存储成功；
2）如果设置为1在向leader发送数据后需要等待leader存储成功后才会认为一次操作成功；
3）如果设置为-1在向leader发送数据后不但需要等待leader存储成功，还要等待各个follow角色的partition，从leader拉取数据后存储完成才算一次完整的ack，当然这种情况会降低kafka的吞吐量；
而且follow从leader拉去后存储完成才能将本地的（segmentLog）LEO标记移动到最后，如果follow未同步完成kafka为了保证数据一致性“HW高水位线”也只能保证到一个较低水平；
高可用：
ps:而且kafka底层是通过NIO顺序写数据，效率也是非常高的