文档简介：
公有云使用Kafka作为消息引擎，以下概念基于Kafka进行描述。
Topic
消息主题。消息的生产与消费，围绕消息主题进行生产、消费以及其他消息管理操作。
Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息，多个消费者订阅该消息主题的消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。
生产者（Producer）
向Topic（消息主题）发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块，使对方按照约定处理该消息。
消费者（Consumer）
从Topic（消息主题）订阅消息的一方。订阅消息最终目的在于处理消息内容，如日志集成场景中，监控告警平台（消费者）从主题订阅日志消息，识别出告警日志并发送告警消息/邮件。
节点（Broker）
即Kafka集群架构设计中的单个Kafka进程，一个Kafka进程对应一台服务器，因此手册中描述的节点，还包括对应的存储、带宽等服务器资源。
分区（Partition）
为了实现水平扩展与高可用，Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。
副本（Replica）
消息的备份存储。为了确保消息可靠，Kafka创建Topic时，每个分区会分别从节点中选择1个或多个，对消息进行冗余存储。
Topic的所有消息分布式存储在各个分区上，分区在每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步，任何一个副本不可用，数据都不会丢失。
每个分区都随机挑选一个副本作为Leader，该分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成，消息从Leader副本复制到其他副本（Follower）。
Kafka的主题和分区属于逻辑概念，副本与节点属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、节点与主题间的关系。
图 Kafka消息流
