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分区策略

Kafka 的消息会被生产者发送到分区 Partition中，然后消费者通过获取分区中的消息来完成消费操作。所以Kafka不仅有主题 Topic这个概念，也引入分区 Partition 这个概念来实现队列的可用性、伸缩性、吞吐量，不过也有一定的代价，就是需要解决消费无序、丢失等比较关键的问题，当前主要的分区策略有以下4种。

轮询

当生产者向Kafka发送消息时，如果既没有指定key，又没有指定 Partition，就会使用默认的分区器，默认按照轮询策略向分区进行数据发送。轮询很好理解，字面意思就是每次消息发送给不同的分区，例如：

• 第一次：发送给分区1
• 第二次：发送给分区2
• 第三次：发送给分区3
• 第四次：发送给分区1
• 不断循环…

轮询策略尽可能保证每个分区中的消息数量均衡，如下图所示：

随机

当生产者向Kafka发送消息时，如果既没有指定key，又没有指定 Partition。虽然现在默认策略应该是轮询，但是以前老版本Kafka的分区策略其实采用的是随机，轮询更好理解，每次发送消息时都会发送给不同的分区，没有任何规律，如下图所示：

按 Partition 路由

上面提到的两种方式，都是不指定key和分区，该策略就是在消息发送之前，就指定好该消息要发送到具体哪个分区中，如下图所示：

按 key 路由

指定 key 路由方式是我们开发过程中Kafka主要使用的方式，在向分区发送消息之前，一般都会为该消息指定 key，这样 Kafka 会根据消息的 key 进行哈希运算，然后与分区的数量进行取模操作，这样就能判定当前消息回路由到哪个分区，所以每次相当 key 的消息一定会在同一个分区当中（前提分区没有发生扩缩容）， 如下图所示：

顺序性保证

有一个前提需要了解：Kafka保证单个分区内顺序，不保证多个分区间的全局顺序

想要保证消息顺序性，势必要牺牲Kafka吞吐量，保证消费顺序性最简单的方式莫过于为单个主题单个分区，这样就能保证每条消息一定是顺序的，对应的消费者也要使用单线程或者保证消费顺序的线程模型。但是这样反而违背了分区这个概念的初衷，正常生产环境也几乎没有这样做的，这个方式绝大部分场景并不可取。❌

所以想要保证顺序性，通常最佳实践如下：

• 首先，指定消息key会进行哈希 + 取模方式定位具体分区，然后进行消息发送，这样同一分区消息本身就是按顺序排列。
• 其次，在消费者端同样也要控制，不能多线程对消息进行处理，这样会因为并发问题打乱消费顺序，要确保消费者单线程处理一个分区的消息。
• 最后，设置下述 Kafka 相关参数，这样就避免发送重试消息乱序问题：

# 确认应答机制：all表示所有分区副本消息同步完毕
acks=all
# 消息发送失败重试次数，如果发送失败，会重新进行消息发送
retries > 0
# 允许生产者在同一个连接上同时发送、等待确认的最大请求数
max.in.flight.requests.per.connection = 1