背景
kafka如何支撑海量消息的集中写入？
答案就是消息分区。
核心思想是：负载均衡，采用合适的分区策略把消息写到不同的broker上的分区中；
其它的产品中有类似的思想。
比如monogodb, es 里面叫做 shard; hbase叫region, cassdra叫vnode;
消息的三层结构
如下图：
即 topic -> partition -> message ;
topic是逻辑上的消息容器；
partition实际承载消息，分布在不同的kafka的broke上；
message即具体的消息。
分区策略
round-robin轮询
消息按照分区挨个的写。
randomness随机分区
随机的找一个分区写入，代码如下：
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return ThreadLocalRandom.current().nextInt(partitions.size());
复制代码
key
相同的key的消息写到固定的分区中
自定义分区
必须完成两步：
1，自定义分区实现类，需要实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口。
主要是实现下面的方法：
int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes,
Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);复制代码
比如按照区域分区。
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return partitions.stream().filter(p -> isSouth(p.leader().host()))
.map(PartitionInfo::partition).findAny().get();复制代码
2，显示配置生产者端的参数partitioner.class为具体的类
系统默认：如果消息有key,按照key分区策略，否则按照轮询策略。
小结
kafka的分区实现消息的高吞吐量的主要依托，主要是实现了写的负载均衡。可以指定各种负载均衡算法。 负载均衡算法非常重要，需要极力避免消息分区不均的情况，可能给消费者带来
| 
转播
