kafka的分布式和高可用
kafka的一个基本架构：多个broker组成，一个broker是一个节点；你创建一个topic，这个topic可以划分成多个partition，每个parttition可以存在于不同的broker上面，每个partition存放一部分数据。这是天然的分布式消息队列。
实时上rabbitmq并不分布式消息队列，他就是传统的消息对了，只不过提供了一些集群，HA的机制而已，因为无论如何配置，rabbitmq一个queue的数据就存放在一个节点里面，镜像集群下，也是每个节点都放这个quere的全部数据。
kafka在0.8以前是没有HA机制的，也就是说如何一个broker宕机了，那个broker上的partition就丢了，没法读也没法写，没有什么高可用可言。
kafka在0.8之后，提过了HA机制，也就是replica副本机制。每个partition的数据都会同步到其他机器上，形成自己的replica副本。然后所有的replica副本会选举一个leader出来，那么生产者消费者都和这个leader打交道，其他的replica就是fllower。
写的时候，leader会把数据同步到所有Follower上面去，读的时候直接从leader上面读取即可。为什么只能读写leader：业务要是你可以随意去读写每个follower，那么就要关心数据一致性问题，系统复杂度太高，容易出问题。kafka会均匀度讲一个partition的所有数据replica分布在不同的机器上，这样就可以提高容错性。
这样就是高可用了，因为如果某个broker宕机了，没事了，那个broker的partition在其他机器上有副本，如果这上面有某个partition的loder，那么此时会重新选举出一个现代leader出来，继续读写这个新的leader即可。
- 写消息: 写数据的时候，生产者就写好leader，然后leader将数据落到磁盘上之后，接着其他follower自己主动从leader来pull数据。一旦所有follower同步好了数据，就会发送ack个leader，leader收到了
