Kafka
消息：Kafka 的数据单元，Kafka 不理解消息内容。
元数据（键）：可用于控制写入不同的分区。
消息模式：额外的接口定义消息内容。
主题：不同的消息类型。
分区：一个主题有多个分区，一个分区就是一个提交日志，消息以追加的方式写入分区，然后以 FIFO 的方式读取。所以无法在整个主题范围内保证顺序，但是可以在单个分区内保证顺序。
生产者：创建消息。默认均匀发布到一个主题的不同分区，可通过消息键发送到指定分区。
消费者：读取数据。可订阅一个或多个主题。通过偏移量来区分已经读过 的数据。
消费者群组：消费者群组包含多个消费者，群组保证每个分区只能被一个消费者使用。
偏移量：一种元数据，递增的整数值。
broker：一个 Kafka 进程实例。
客户端在发送消息给 kafka 服务端时，当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里，一次通过网络把 Batch 发送过去。提升了吞吐量。
- batch.size：批次的大小。
- linger.ms：发送批次之前等待时间，若达到时间，批次就算没满，也会发送。
问题：若没做特殊处理，这些一个个 Batch 数据发送给服务端后，就需要 GC 来回收，这样就会带来较多的 Stop the world 时间，降低性能。
解决方案：客户端缓冲池机制。
客户端在开始时就申请一段内存，把这段内存划分成多块，每当需要创建一个 Batch 时就找缓冲池哪一块，Batch 用完后还回给缓冲池就行。所以这样就避免了频繁的申请内存与 JVM GC。
当缓冲池满了，无法申请 Batch 时，写入操作就会被阻塞，直到有空闲内存。
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