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目录
1.什么是Topic
2.什么是Partition
3.Consumer Group 消费者组
4.Topic 和 Partition 的存储
5.producer消息分发策略
6.消费者如何消费指定分区消息
1.什么是Topic
Kafka 和 ActiveMQ 一样，都是非常优秀的消息订阅/发送的中间件。在 ActiveMQ 中，我们知道它有 Queue 和 Topic 的概念，但是在 Kafka 中，只有 Topic 这一个概念(Kafka 消费端通过 group.id 属性可以实现 ActiveMQ 中 Queue 的功能，参见图1)
在 Kafka 中，Topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以理解为是一个消息的集合。每条发送到 Kafka 集群的消息都会自带一个类别，表明要将消息发送到哪个 Topic 上。在存储方面，不同的 Topic 的消息是分开存储的，每个 Topic 可以有多个生产者向他发送消息，也可以有多个消费者去消费同一个Topic中的消息（参见图2）
补充：
此处Queue涉及到一个消费者组(Consumer Group)的概念。(上图groupid=1处的说明，有点小问题，这个消费者组 groupid 参考本文 3.Consumer Group 消费者组)
2.什么是Partition
Partition，在 Kafka 中是分区的意思。分区，提高了Kafka的并发，也解决了Topic中数据的负载均衡。即：Kafka 中每个 Topic 可以划分多个分区（每个 Topic 至少有一个分区），同一个 Topic 下的不同分区包含的消息是不同的（分区可以间接理解成数据库的分表操作）。
每个消息在被添加到分区的时候，都会被分配一个 offset (偏移量)，它是消息在当前分区中的唯一编号。Kafka 通过 offset 可以保证消息在分区中的顺序性，但是跨分区是无序的，即 Kafka 只保证在同一个分区内的消息是有序的。
如下图，我们通过命令（命令如下↓↓↓）创建一个名为 test 的 Topic，并对其进行分区，设置 3 个分区，分别是 test-0、test-1、test-2。每一条消息发送到 broker 的时候，会根据 Partition 的分区规则计算，然后选择将该消息存储到哪一个 Partition。如果 Partition 规则设置合理，那么所有的消息都会均匀的分布在不同的 Partition 中，这样就类似于数据库的分库分表的概念，将数据做了分片处理操作。
问题1：此时你可能会有疑惑，为什么第一个producer会将消息写入 test-0，以此类推，此处涉及到5.producer消息分发策略。请继续往后看。
创建 Topic 命令如下：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.204.201:2181,192.168.204.202:2181,192.168.204.203:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test
备注：bin/kafka-topics.sh --create ---->kafka自带命令 --create表示创建 topic
--zookeeper xxx.xxx.xxx.xxx:2181 ---->zookeeper 集群地址
--replication-factor 1 ---->备份数(1个备份)
--partitions 3 ---->kafka分区数(表示分了3个分区)
--topic test ---->要创建的 topic 的名称
3.Consumer Group 消费者组
4.Topic 和 Partition 的存储
本实例，是以192.168.204.201、192.168.204.202、192.168.204.203三台服务器搭建成的Kafka集群，来做介绍的
如下图，表示名称为 test 的 topic已经创建完成。那么 Partition 是如何存储的呢？？
Partition 是以文件的形式存储在文件系统中，如上创建了一个名为 test 的topic，我们定义其有 3 个 partition，既然 partition 是以文件的形式存储，那么这 3 个 partition 在哪里存储着呢？
我们可以在 kafka 的数据目录（/tmp/kafka-log）下找到，此目录可自行配置。在 /tmp/kafka-log 目录下，我们会看到有 3 个目录：test-0、test-1、test-2。命名规则是 topic_name-partition_id。所在目录如下图所示：
问题2：此时你可能会有疑惑，为什么 3个分区会随机分配到3台服务器，此时会涉及到多个分区在集群中的分配策略。那么多个分区如何在集群中做到合理的分配？
答：（1）将所有 N 个Broker 和 i 个 Partition 排序(本例中 N = 3，i = 3)
（2）将第 i 个 Partition 分配到 （ i % n）个 Broker 上。（这样 test-1 就分配到第一台了，以此类推）
5.producer消息分发策略
消息是 Kafka 中最基本的数据单元。在 Kafka 中，一条消息由 key 和 value 两部分组成，key 和 value 值都可以为空。
这里的 key 有什么用呢？当我们在发送一条消息时，我们可以指定这个 key ，那么 producer 则会根据 key 和 partition 机制，来判断当前这条消息应该发送并存储到哪个 partition 中。（此时问题1便得到了解决）
如果 Kafka 中的 key 为 null 该怎么办？默认情况下，Kafka 采用的是 hash 取模的分区算法。如果 key 为 null 的话，则会随机的分配一个分区。这个随机是在这个参数 "metadata.max.age.ms"的时间范围内随机选择一个。对于这个时间段内，如果 key 为 null，则只会发送到唯一的分区，这个值默认情况下是 10 分钟更新一次。
此外，Kafka 也为我们提供了自定义消息分发策略的入口，我们可以根据自身业务的情况，来自定义消息分发策略。那么如何来实现我们自己的分区策略呢？我们只需要定义一个类，实现 Partitioner 接口，重写它的 partition 方法即可。然后在配置 kafka 的时候，设置使用我们自定义的消息分发策略即可。如何自定义消息分发策略，请参照 4.1 自定义消息分发策略Demo
5.1 自定义消息分发策略Demo
/*** 1.自定义分区策略*/
public class MyPartition implements Partitioner {Random random = new Random();public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {//获取分区列表List<PartitionInfo> partitionInfos = cluster.partitionsForTopic(topic);int partitionNum = 0;if(key == null){partitionNum = random.nextInt(partitionInfos.size());//随机分区} else {partitionNum = Math.abs((key.hashCode())/partitionInfos.size());}System.out.println("当前Key:" + key + "-----> 当前Value:" + value + "----->" + "当前存储分区:" + partitionNum);return partitionNum;}public void close() {}public void configure(Map<String, ?> map) {}
}/*** SpringBoot 下,添加如下partitioner.class 属性,指定使用自定义MyPartition类即可*/
spring:kafka:properties:partitioner.class: com.report.kafka.partition.MyPartition/*** Spring使用 xml 或 注解形式,配置如下属性即可*/
props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.report.kafka.partition.MyPartition");6.消费者如何消费指定分区消息
此时，名称为 test 的 topic 有 3 个分区，分别为0、1、2，如果我们想消费分区0中的消息，该如何消费呢？使用Java操作kafka 有 spring-kafka.jar 和 kafka-clients.jar 两种方式。如下对这两种方式分别作了介绍，便可以完成对指定分区消息的消费。
/*** 1.使用 spring-kafka.jar包中的 KafkaTemplate 类型* 使用 @KafkaListener 注解方式* 如下：说明消费的是名称为test的topic下,分区 1 中的消息*/
@KafkaListener(topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "test",partitions = {"1"})})/*** 2.使用kafka-clients.jar包中的 KafkaConsumer 类型* 如下：说明消费的是名称为test的topic下,分区 1 中的消息*/
TopicPartition topicPartition = new TopicPartition("test" , 1);
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props);
consumer.assign(Arrays.asList(topicPartition));到此处，Topic 和 Partition 的基本使用就介绍完了
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