从主题中读取数据的应用程序(集成Kafka客户端)被称为消费者；

消费者可在Kafka中一次从一或多个分区读取数据，
并在每个分区内按顺序读取数据，但不保证跨分区之间的消息顺序；

消费者从主题(通过名称标识)读取数据：拉取模型(pull model)；

拉取模型：即消费者必须向kafka broker请求数据才能获得数据，而非让
kafka broker不断向消费者推送数据，此实现是为让消费者能控制主题的消费速度；

消费者自动(automatically)知道要从哪个broker读取信息；

若代理发生故障(in case of broker failure)，
消费者知道如何恢复(recover)；

每个分区内的数据按偏移量从低到高的顺序读取(read in order)，
且不能向后读取数据(因Kafka和客户端的实现方式)；

默认：消费者将只使用首次连接到Kafka后生成的数据，即要读取Kafka中的历史数据，
必须将其指定为命令的输入(input to command)，请参考实践章节；

反序列化(deserialize)是将字节转换为对象/数据(object/data)；

用于消息的key和value，常用的反序列化器(deserializer)：
String(包括Json)，Int，Float，Avro，Protocol Buffer；

序列化和反序列化类型在主题生命周期内不得更改，而是创建新主题；

若打算切换主题数据格式(format)，如从json转换为protobuf，
则最好创建新主题并迁移应用程序以利用该新主题；

serialization/deserialization type must not change
during topic lifecycle，create new topic instead；

未能正确反序列化可能会导致崩溃(crash)或向下游(downstream)处理应用程序提供
不一致(inconsistent)的数据，这可能很难调试，故建议在第一次编码时稍作考虑；