Kafka分区原则

topic：消息存放的目录即主题

Producer：生产消息到topic的一方

Consumer：订阅topic消费消息的一方

Broker：Kafka的服务实例就是一个broker

分区好处

1、便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成也一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。

2、提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据。

Kafka分区原则

 图片来源于尚硅谷

测试1：

参数：partition：数据发往指定分区

           key：为消息选择存储分区；key值可以为空，当指定key而且不为空的时候，Kafka会根据key的hash值与分区数取模来据稳定数据存储到哪个分区

将数据发往指定的分区代码只需在for语句下添加partiton参数即可；

 将数据发往指定的分区partition（1，2，0）的情况下；

结果如下图所示

 

 

测试2 

没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取 余得到 partition 值。

代码只需给key附上相应值即可

 当key="a"/"b"/"c"/"f"时，在控制台查看结果

如图所示

没有指明partition值但是有key值的情况下，将key的hash值与topic的partition数进行取余得到partiton值

 

 

 

 测试3

在即没有partition也没有key的情况下；Kafka会根据topic的值来进行随机分区存储；

设置时间为2毫秒；表示间隔2毫秒运行一次；

数据量为50条；

运行结果如图：