每个Partition中的消息都是有序的，生产的消息被不断追加到Partitionlog上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。每个Partition可以通过调整以适配它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据。分区的原则：指定patition，则直接使用；未指定patition但指定key，通过对key的value进行hash出一个patition；patition和key都未指定，使用轮询选出一个patition。
2、消费者分析消费图解
消费者是以consumer group消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组，共同消费一个topic。每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取，但是多个group可以同时消费一个partition。
消费方式
消费者采用pull拉模式从broker中读取数据。对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的数据传输场景。
五、源代码地址 GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/middle-ware-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/middle-ware-parent推荐阅读：SpringBoot2整合中间件
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