在不同的机器上启动两份消费者代码，每个消费者监听不同的partition，然后生产者向kafka发送消息(随机发送到某个分区中)，kafka能自动负载均衡，把消息发送到不同的消费者上。

可以把下面的代码分别在80,81端口启动，启动80的时候，注释掉consumer0，启动81的时候，注释掉consumer1，这样通过consumer上的listener注解，每个消费者就能消费到自己监听的分区中的消息。

访问localhost:80/test，发现两个消费者能监听到各自的信息(假设只有两个分区)

消费者：
设置两个消费者，另一个监听分区1.

package com.kafkaDemo.partition;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.annotation.TopicPartition;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Optional;

@Component
public class KafkaConsumer0 {
    //配置topic和分区,可以配置多个//topic为队列名称//partitions表示值的的分区，这里指定了0和2分区//partitionOffsets表示详细的指定分区，partition表示那个分区，initialOffset表示Offset的初始位置
    //@KafkaListener(topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "testTopic", partitions = {"0", "2"}, partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "4"))})
    //只监听topic
    //@KafkaListener(topics = "testTopic2")

    @KafkaListener(topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "testTopic2", partitions = {"0"})})
    public void consumer(ConsumerRecord consumerRecord) {
        Optional<Object> kafkaMassage = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());
        if (kafkaMassage.isPresent()) {
            Object o = kafkaMassage.get();
            System.out.println("0分区接收到的消息是：" + o);
        }
    }
}

生产者：

package com.kafkaDemo.partition;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * kafka生产者代码
 */
@RestController
public class ProductorController {
    @Autowired
    private  KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    /**
     * 指定在0分区发送内容
     */
    @RequestMapping("/test/0")
    public String show0() {
        kafkaTemplate.send("testTopic2","0", "你好0分区");
        return "发送成功";
    }
    /**
     * 指定在1分区发送内容
     */
    @RequestMapping("/test/1")
    public String show1() {
        kafkaTemplate.send("testTopic2","1", "你好1分区");
        return "发送成功";
    }

    /**
     * 随机发送，不指定key
     * @return
     */
    @RequestMapping("/test")
    public String show(){
        kafkaTemplate.send("testTopic2", "你好!随机发送");
        return "发送成功";
    }
}

创建话题：

package com.kafkaDemo.partition;

import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * 使用代码创建的topic
 * 三个参数意思：topic的名称；分区数量，新主题的复制因子；如果指定了副本分配，则为-1。
 */
@Configuration
public class KafkaTopic {
    @Bean
    public NewTopic batchTopic() {
        return new NewTopic("testTopic3", 4, (short) 1);
    }
}

pom

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <version>2.3.2.RELEASE</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
            <version>2.3.5.RELEASE</version>
        </dependency>

    </dependencies>

配置文件：
更多参数设置：

server.port=80
#kafka地址，可以有多个
spring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092
#------生产者配置文件---------
#指定kafka消息体和key的编码格式
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
#设置等待acks返回的机制，有三个值
# 0：不等待返回的acks（可能会丢数据，因为发送消息没有了失败重试机制，但是这是最低延迟）
# 1：消息发送给kafka分区中的leader后就返回（如果follower没有同步完成leader就宕机了，就会丢数据）
# -1（默认）：等待所有follower同步完消息后再发送（绝对不会丢数据）
spring.kafka.producer.acks=-1
# 消息累计到batch-size的值后，才会发送消息，默认为16384
spring.kafka.producer.batch-size=16384
#如果kafka迟迟不发送消息（这里指的是消息没堆积到指定数量），那么过了这个时间（单位：毫米）开始发送
=1
spring.kafka.producer.requests.timeout.ms=1
#设置缓冲区大小，默认是33554432
#这个缓冲区是kafka中两个线程里的共享变量
#这个两个线程是main和sender，main负责把消息发送到共享变量，sender从共享变量拉数据
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432
#失败重试发送的次数
spring.kafka.producer.retries=2

#------消费者配置文件---------
#指定kafka消息体和key的编码格式
spring.kafka.consumer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.consumer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
#指定消费者组的group_id
spring.kafka.consumer.group-id=kafka_test
#kafka意外宕机时，再次开启消息消费的策略，共有三种策略
#earliest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
#latest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据、
#none：当所有分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
#自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
#提交offset时间间隔
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100
#消费监听接口监听的主题不存在时，默认会报错因此要关掉这个
spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false