1. 为什么要使用kafka集群
单机服务下，Kafka已经具备了非常高的性能。TPS能够达到百万级别。但是，在实际工作中使用时，单机搭建的Kafka会有很大的局限性。
- 消息太多，需要分开保存。Kafka是面向海量消息设计的，一个Topic下的消息会非常多，单机服务很难存得下来。这些消息就需要分成不同的Partition，分布到多个不同的Broker上。这样每个Broker就只需要保存一部分数据。这些分区的个数就称为分区数。
- 服务不稳定，数据容易丢失。单机服务下，如果服务崩溃，数据就丢失了。为了保证数据安全，就需要给每个Partition配置一个或多个备份，保证数据不丢失。Kafka的集群模式下，每个Partition都有一个或多个备份。Kafka会通过一个统一的Zookeeper集群作为选举中心，给每个Partition选举出一个主节点Leader，其他节点就是从节点Follower。主节点负责响应客户端的具体业务请求，并保存消息。而从节点则负责同步主节点的数据。当主节点发生故障时，Kafka会选举出一个从节点成为新的主节点。
- Kafka集群中的这些Broker信息，包括Partition的选举信息，都会保存在额外部署的Zookeeper集群当中，这样，kafka集群就不会因为某一些Broker服务崩溃而中断。
2. kafka的集群架构
由章节1中对kafka集群特点的描述，我们可以大致画出kafka的集群架构图大致如下：
3. kafka集群搭建
接下来我们就动手部署一个Kafka集群，来体验一下Kafka是如何面向海量数据进行横向扩展的。
4. 理解Kafka集群当中核心的Topic、Partition、Broker
5.总结
内容完善中~