kafka数据分区策略包括，轮询分区，随机分区，还有一些其他的分区策略，作为使用者，我们就不去深入探究了
轮询策略
也称 Round-robin 策略，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，就像下面这张图展示的那样。
随机策略
也称 Randomness 策略。所谓随机就是我们随意地将消息放置到任意一个分区上，如下面这张图所示。
其中轮询分区是使用最多的分区方式。无论哪种分区策略都说明了每个分区中只能保存一部分的数据。
一个消费者组中可以有多个消费者，我们已经知道每个消费者组都可以消费到全部的数据，但是如果同一个消费者组中有多个消费者，消息是怎么消费的呢？
我们来做一个实验：
创建一个topic和producer默认分区是2：
sh /home/kafka/kafka_2.12-3.1.0/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test2创建一个消费者：
sh /home/kafka/kafka_2.12-3.1.0/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning --consumer-property group.id=group_mytes然后发送几条消息，如下图，左边是发送的消息，右边是接收的消息。
不出意料的，消费者能够接收到所有的消息
如果我们在这个消费者组中再创建一个消费者，需要把上面的命令再执行以便即可，那么可以得到下面的结果
可以看到每个消费者只消费到了一部分数据。
那如果再增加一个消费者呢？
会出现两个消费者消费的数据和上面相同，而另一个消费者完全没有数据的情况下，这是因为一共只有2个分区，每个消费者消费一个分区，必然多出一个消费者没有分配到分区的情况下。
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
