本文中主要涉及到Kafka的消息主题（Topic）、分区（Partition）、消息位移（Offset）。

主题（Topic）与分区（Partition）

首先说说Topic。

直观的说，Topic是一个逻辑上的概念，代表了一类消息。在业务上，一个Topic代表了一类型的具体的业务场景，如：下单场景使用OrderChargeTopic，支付场景则使用PayOrderTopic。

一个Topic通常会被多个消费者所订阅，从性能方面考量，Kafka没有采用topic->message的两级结构，而是采用了topic->Partition->message三级结构进行负载的分散。也就是说，对于一个topic而言，它包含了多个Partition，对于Partition，我们在 《研磨消息中间件kafka之消息持久化及副本》 这篇文章中也有所涉及。

如图，是Kafka官网对topic与Partition关系的直观表述

可以直观的看到，一个topic由多个Partition组成，对Kafka而言，Partition是一个不可做修改的有序消息序列，本质上是一个有序的消息日志。

每一个分区都有一个自己的分区编号，默认从0开始。客户端对Partition的唯一操作是在消息序列的尾部追加写消息（append）。Partition上的每一条消息都会被分配一个唯一的序列号，该序列号在Kafka的概念中称为Offset(位移)。该位移是从0开始顺序递增的整型数。通过该位移数据可唯一定位到某一个Partition下的一条消息。

Kafka引入Partition的主要目的是为了提高消息吞吐量，Partition数量是可配置的，我们需要根据自身业务量对该值进行合理分配。

消息位移（Offset）

承接上文，我们知道在Kafka的分区中，每一条消息都会分配一个唯一序列，称之为Offset。

在Kafka的消费端也有Offset的概念，也叫做唯一。

但是，这两个位移概念是不同的。

对于分区消息位移而言，每条消息在某一个Partition上的位移是固定的，是一个静态概念；对于消费消息位移而言，该位移会跟随消费进度而不断前移，并且不能超过当前分区最新一条消息所在的位移，这里说的消息位移是一个动态的概念。

也就是说，如果提到了消息位移，我们需要结合上下文语境，确定是静态的消息位移，还是消费者消费的动态消息位移。

小结

通过消息主题（Topic）、分区（Partition）、消息位移（Offset），我们能够位移确定一条消息，这三个属性其实构成了一条消息的坐标，也就是 (topic, partition, offset) 这个三元组唯一标识了Kafka集群中的一条消息。