Broker：
一台Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个Broker组成，一个Broker可以容纳多个Topic，Broker和Broker之间得地位是基本平等的。
Topic：
每条发送到Kafka集群的消息都属于某个主题，这个主题就称为Topic。物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存在一个或多个Broker上，但是用户只需指定消息的主题Topic即可生产或者消费数据而不需要关心数据存放在何处。
Partition：
为了实现可扩展性，一个Topic可以被分为多个Partition，从而分布到堕胎Broker上。Partition中的每条消息都会被分配一个自增ID（Offset）。Kafka只保证按一个Partition中的顺序将消息发送给消费者，但是不保证单个Topic中的多个Partition之间的顺序。
Offset：
消息在Topic的Partition中的位置，同一个Partition中的消息随着消息的写入，其对应的Offset也自增
Replica：
副本。Topic的Partition含有N个Replica，N为副本因子。其中一个Replica为Leader，其他都为Follower，Leader处理Partition的所有读写请求，与此同时，Follower会定期地去同步Leader上的数据。
Message：
消息，是通信的基本单位。每个Producer可以向一个Topic发布一些消息。
Producer：
消息生产者，即将消息发布到指定的Topic中，同时Producer也能决定此消息所属的Partition：比如基于轮询方式或者哈希方式等一些算法。
Consumer：
消息消费者，即向指定的Topic获取消息，根据指定Topic的分区索引及其对应分区上的消息偏移量来获取消息。
Zookeeper：
存放Kafka集群相关元数据的组件。在Zookeeper集群中会保存Topic的状态信息，例如分区的个数，分区的分布情况等；保存Broker的状态信息；保存消费者的消费信息等。通过这些信息，Kafka很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合起来。
ConsumerGroup：
消费者组，每个Consumer属于一个ConsumerGroup；反过来，每个ConsumerGroup中可以包含多个Consumer。如果所有的Consumer都具有相同的ConsumerGroup，那么消息会在Consumer之间进行负载均衡。也就是说一个Partition中的消息只会被相同ConsumerGroup中的某个Consumer消费。