简介
Kafka 有主题（Topic）的概念，它是承载真实数据的逻辑容器，而在主题之下还分为若干个分区，也就是说 Kafka 的消息组织方式实际上是三级结构：主题 - 分区 - 消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中被保存多份。Kafka官网上的这张图十分详细的展示了这个三级结构：
常见的分区策略
分区策略是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法。Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时也支持自定义分区策略。
轮询策略(Round-robin)
即顺序分配。比如一个主题下有 3 个分区，那么第一条消息被发送到分区 0，第二条被发送到分区 1，第三条被发送到分区 2，以此类推。当生产第 4 条消息时又会重新开始，即将其分配到分区 0，轮询策略总能保证消息最大限度地被平均分配到所有分区上。如下图所示：
随机策略(Randomness)
随机分配，即每次先得到该主题有多少个分区，然后每次随机返回一个小于该分区数的正整数，随机策略也是为了让消息可以尽量分散到各个分区上，但是实际效果可能没有轮询策略来的好，故一般使用的比较少。
按消息键保序策略(Key-ordering)
Kafka 允许为每条消息定义消息键，简称为 Key。这个 Key 的作用非常大，它可以是一个有着明确业务含义的字符串，比如客户代码、部门编号或是业务 ID 等；也可以用来表征消息元数据。一旦消息被定义了 Key，那么你就可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区里面，由于每个分区下的消息处理都是有顺序的，故这个策略被称为按消息键保序策略。概况来说就是对每个key，随机选择一个分区，这样相同的key值就会到同一个分区内，如下图所示：
自定义分区策略
如果要自定义分区策略，你需要显式地配置生产者端的参数partitioner.class。在编写生产者程序时，你可以编写一个具体的类实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口，并实现其中的partition()和close()。其中我们需要将自定义的分区策略算法在partition()中进行实现。以下是partition()接口的入参，也即kafka提供给我们的参数。
int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);这里的topic、key、keyBytes、value和valueBytes都属于消息数据，cluster则是集群信息（比如当前 Kafka 集群共有多少主题、多少 Broker 等）。我们需要根据这些数据来决定这个消息需要发送到哪个分区上，实现这个接口之后，设置partitioner.class参数为你自己实现类的全限定域名即可。
思考
- 为什么需要引入分区的概念？
