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Kafka的核心组件主要包括以下几个，它们相互协作实现消息的高效处理：
1. 生产者（Producer）

• 负责将消息发送到Kafka集群，可指定消息的主题（Topic）和分区（Partition）。
• 支持批量发送和异步发送，提升发送效率。

2. 消费者（Consumer）

• 从Kafka集群订阅主题并拉取消息，通过消费者组（Consumer Group）实现多实例负载均衡。
• 消费者维护偏移量（Offset）记录已消费的位置，确保消息不重复消费。

3. 主题（Topic）

• 逻辑上的消息分类，每条消息都属于一个主题，类似RabbitMQ中的队列，但更侧重于数据流向的分类。

4. 分区（Partition）

• 主题的物理分片，每个主题包含多个分区，数据按分区分布式存储。
• 分区是Kafka实现并行处理和容错的基础，每个分区可分配多个副本（Replica）。

5. 代理（Broker）

• Kafka集群中的节点，负责存储消息、处理生产者和消费者的请求。
• 每个分区有一个主副本（Leader）和多个从副本（Follower），主副本处理读写请求，从副本同步数据实现高可用。

6. Zookeeper（旧版依赖）

• 早期Kafka依赖Zookeeper管理集群元数据（如Broker节点、分区状态等），新版Kafka已逐步移除对Zookeeper的依赖，改用自研的KRaft协议。

7. 控制器（Controller）

• 由某个Broker节点担任，负责管理集群中的分区和副本状态，如选举主副本、分配分区到Broker等。

这些组件通过分布式架构和分区机制，使Kafka具备高吞吐量、可扩展性和容错性，适用于日志收集、实时数据处理等场景。