对于kafka来说，一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。要想增加kafka集群中的节点数量，只需要多启动几个broker实例即可，为了有更好的理解，现在我们在一台机器上同时启动三个broker实例。
建立好2个broker的配置文件：
cp config/server.properties config/server-1.properties
cp config/server.properties config/server-2.properties
针对配置文件进行修改：
server-1.properties
#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=1
#kafka部署的机器ip和提供服务的端口号
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9093
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-1
#kafka连接zookeeper的地址，要把多个kafka实例组成集群，对应连接的zookeeper必须相同
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181
config/server-2.properties:
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9094
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-2
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181
确定这两个实例：
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-1.properties
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-2.properties
现在我们创建一个新的topic，副本数设置为3，分区数设置为2：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic my-replicated-topic
查看一下topic的情况：
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
现在我们向新建的 my-replicated-topic 中发生了一些message，kafka集群可以加上所有kafka节点：
./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094 --topic my-replicated-topic
现在我们向新建的 my-replicated-topic 中发送一些message，kafka集群可以加上所有kafka节点：
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
现在我们来测试我们容错性，因为broker1目前是my-replicated-topic的分区0的leader，所以我们要将其kill：
ps -ef | grep server.properties ## 找到broker进程。
kill 48028 ## 杀死掉
现在执行命令：
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:9092 --topic my-replicated-topic
我们可以看到，分区0的leader节点已经变成了broker0.要注意的是，在isr中，已经没有1号节点，leader的选举也是从ISR（in-sync replica）中进行的。
此时，我们依然可以消费消息：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
my test msg 1
my test msg 2
查看主题分区对应的leader信息：
kafka将很多集群关键信息记录在zookeeper里，保证自己的无状态，从而在水平扩容时非常方便。
log的partitions分布在kafka集群中不同的broker上，每个broker可以请求备份其他broker上partition上的数据。kafka集群支持配置一个partition备份的数量。
针对每个partition，都有一个broker起到“leader”作用，0个或多个其他的broker作为“follwers”的作用。leader处理所有的针对这个partition的读写请求，而followers被动复制leader的结果，不提供读写（主要是为了保证多副本数据与消费的一致性）。如果这个leader失效了，其中的一个follower将会自动的变成新的leader。
生产者将消息发送到topic中去，通知负责选择message发送到topic的哪一个partition中。通过round-robin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。
传统的消息传递模式有2中：队列（queue）和（publish-subscribe）
kafka基于这2中模式提供了一种consumer的抽象概念：consumer-group
一个partition同一时刻在一个consumer group 中只能有一个consumer instance消费，从而保证消费顺序。
consumer group 中的consumer instance 的数量不能比一个Topic中的partition的数量多，否则，多出来的consumer消费不到消息。
Kafka只能在partition 的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的顺序性。
如果有在总体上保证消费顺序的需求，那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1，将consumer group 中的consumer instance的数量也设置为1，但是这样会影响性能，所以kafka的顺序消费很少用。