本篇主要介绍kafka的分区和副本，因为这两者是有些关联的，所以就放在一起来讲了，后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码，以供参考~
1.kafka分区机制分区机制是kafka实现高吞吐的秘密武器，但这个武器用得不好的话也容易出问题，今天主要就来介绍分区的机制以及相关的部分配置。
首先，从数据组织形式来说，kafka有三层形式，kafka有多个主题，每个主题有多个分区，每个分区又有多条消息。
而每个分区可以分布到不同的机器上，这样一来，从服务端来说，分区可以实现高伸缩性，以及负载均衡，动态调节的能力。
当然多分区就意味着每条消息都难以按照顺序存储，那么是不是意味着这样的业务场景kafka就无能为力呢？不是的，最简单的做法可以使用单个分区，单个分区，所有消息自然都顺序写入到一个分区中，就跟顺序队列一样了。而复杂些的，还有其他办法，那就是使用按消息键，将需要顺序保存的消息存储的单独的分区，其他消息存储其他分区，这个在下面会介绍。
我们可以通过replication-factor指定创建topic时候所创建的分区数。
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
比如这里就是创建了1个分区，的主题。值得注意的是，还有一种创建主题的方法，是使用zookeeper参数的，那种是比较旧的创建方法，这里是使用bootstrap参数的。
1.1 分区个数选择既然分区效果这么好，是不是越多分区越好呢？显而易见并非如此。
分区越多，所需要消耗的资源就越多。甚至如果足够大的时候，还会触发到操作系统的一些参数限制。比如linux中的文件描述符限制，一般在创建线程，创建socket，打开文件的场景下，linux默认的文件描述符参数，只有1024，超过则会报错。
看到这里有读者就会不耐烦了，说这么多有啥用，能不能直接告诉我分区分多少个比较好？很遗憾，暂时没有。
因为每个业务场景都不同，只能结合具体业务来看。假如每秒钟需要从主题写入和读取1GB数据，而消费者1秒钟最多处理50MB的数据，那么这个时候就可以设置20-25个分区，当然还要结合具体的物理资源情况。
而如何无法估算出大概的处理速度和时间，那么就用基准测试来测试吧。创建不同分区的topic，逐步压测测出最终的结果。如果实在是懒得测，那比较无脑的确定分区数的方式就是broker机器数量的2~3倍。
1.2 分区写入策略所谓分区写入策略，即是生产者将数据写入到kafka主题后，kafka如何将数据分配到不同分区中的策略。
常见的有三种策略，轮询策略，随机策略，和按键保存策略。其中轮询策略是默认的分区策略，而随机策略则是较老版本的分区策略，不过由于其分配的均衡性不如轮询策略，故而后来改成了轮询策略为默认策略。
轮询策略所谓轮询策略，即按顺序轮流将每条数据分配到每个分区中。
举个例子，假设主题test有三个分区，分别是分区A，分区B和分区C。那么主题对接收到的第一条消息写入A分区，第二条消息写入B分区，第三条消息写入C分区，第四条消息则又写入A分区，依此类推。
轮询策略是默认的策略，故而也是使用最频繁的策略，它能最大限度保证所有消息都平均分配到每一个分区。除非有特殊的业务需求，否则使用这种方式即可。
随机策略随机策略，也就是每次都随机地将消息分配到每个分区。其实大概就是先得出分区的数量，然后每次获取一个随机数，用该随机数确定消息发送到哪个分区。
在比较早的版本，默认的分区策略就是随机策略，但其实使用随机策略也是为了更好得将消息均衡写入每个分区。但后来发现对这一需求而言，轮询策略的表现更优，所以社区后来的默认策略就是轮询策略了。
按键保存策略按键保存策略，就是当生产者发送数据的时候，可以指定一个key，计算这个key的hashCode值，按照hashCode的值对不同消息进行存储。
至于要如何实现，那也简单，只要让生产者发送的时候指定key就行。欸刚刚不是说默认的是轮询策略吗？其实啊，kafka默认是实现了两个策略，没指定key的时候就是轮询策略，有的话那激素按键保存策略了。
上面有说到一个场景，那就是要顺序发送消息到kafka。前面提到的方案是让所有数据存储到一个分区中，但其实更好的做法，就是使用这种按键保存策略。
让需要顺序存储的数据都指定相同的键，而不需要顺序存储的数据指定不同的键，这样一来，即实现了顺序存储的需求，又能够享受到kafka多分区的优势，岂不美哉。
1.3 实现自定义分区说了这么多，那么到底要如何自定义分区呢？