生产者消息分区机制原理剖析
1、为什么分区？
在 Kafka 中，主题只是逻辑容器，而实际承载数据的物理容器是分区
为什么 Kafka 要做这样的设计？为什么使用分区的概念而不是直接使用多个主题呢？
主要有以下 2 点考虑：
- 负载均衡，高扩展：不同的分区能够被放置到不同节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度而进行的，这样每个节点的机器都能独立地执行各自分区的读写请求处理。并且，我们还可以通过添加新的节点机器来增加整体系统的吞吐量。
- 实现消息顺序：分区内消息有序
分区是常用的扩展方案，如 ElasticSearch 的分片，Redis 的分片等。
2、都有哪些分区策略？
所谓分区策略是生产者决定将消息发送到哪个分区的算法。
2.1、默认的分区策略
轮询策略
也称 Round-robin 策略，即顺序分配。比如一个主题下有 3 个分区，那么第一条消息被发送到分区 0，第二条被发送到分区 1，第三条被发送到分区 2，以此类推。当生产第 4 条消息时又会重新开始，即将其分配到分区 0，就像下面这张图展示的那样。
轮询策略是 Kafka Java 生产者 API 默认使用的分区策略，有非常优秀的负载均衡表现，它总是能保证消息最大限度地被平均分配到所有分区上，故默认情况下它是最合理的分区策略。
按消息键保序策略
Kafka 允许为每条消息定义消息键，简称为 Key。这个 Key 的作用非常大，它可以是一个有着明确业务含义的字符串，比如客户代码、部门编号或是业务 ID 等；也可以用来表征消息元数据。特别是在 Kafka 不支持时间戳的年代，在一些场景中，工程师们都是直接将消息创建时间封装进 Key 里面的。一旦消息被定义了 Key，那么你就可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区里面，由于每个分区下的消息处理都是有顺序的，故这个策略被称为按消息键保序策略，如下图所示。
2.2、自定义分区策略
如果要自定义分区策略，你需要显式地配置生产者端的参数 partitioner.class。这个参数该怎么设定呢？方法很简单，在编写生产者程序时，你可以编写一个具体的类实现 org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner 接口。这个接口也很简单，只定义了两个方法：partition() 和 close()，通常你只需要实现最重要的 partition 方法。我们来看看这个方法的方法签名：
int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);
这里的 topic、key、keyBytes、value 和 valueBytes 都属于消息数据，cluster 则是集群信息（比如当前 Kafka 集群共有多少主题、多少 Broker 等）。Kafka 给你这么多信息，就是希望让你能够充分地利用这些信息对消息进行分区，计算出它要被发送到哪个分区中。只要你自己的实现类定义好了 partition 方法，同时设置 partitioner.class 参数为你自己实现类的 Full Qualified Name，那么生产者程序就会按照你的代码逻辑对消息进行分区。
总结
分区是实现负载均衡以及高吞吐量的关键，故在生产者这一端就要仔细盘算合适的分区策略，避免造成消息数据的 “倾斜”，使得某些分区成为性能瓶颈，这样极易引发下游数据消费的性能下降。
