分區模型
之前我們提到，Kafka 裡面同一個 Topic 下面的消息，會存放在多個分區上面。每條消息在添加到分區時，都會被分配一個 offset，它是消息在此分區中的唯一編號。Kafka 通過 offset 保證消息在分區內的順序，在多個分區之間並不保證消息是有序的。
Kafka 的分區能力，其實就是提供了消息負載均衡的能力。當消息存量的負載較高時，可以通過水平擴展來平滑壓力。
分區策略
這裡的分區策略，就是說生產者如何決定將一個消息發送到哪個分區上面去。對於Java 的客戶端來說，確定分區的方法簽名如下：
partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);
可以看出客戶端提供了多種參數的原料，用來加工生成結果的分區ID。下面看一下常見的分區策略。
輪詢策略
輪詢策略（Round-robin），顧名思義就是在每個 Partition 上面平均的分配 Topic 下面的消息，如下圖所示：
輪詢策略可以做到嚴格意義上的平均，默認情況下也是最合理的分區策略。
隨機策略
隨機策略（Randomness），也就是生產出來一條消息後，隨機的分發到一個 Partition 上面。在數據較多時，從概率統計上面來說，最終各個分區的數據量會相差不大，但是並不是嚴格均等的。
從總體上面，隨機和輪詢策略大致是相同的。但是在新版本的 Kafka 裡面已經使用輪詢來替代隨機策略了。
key-ordering 策略
Kafka 可以為每條消息指定一個 key，這個 key 可以是 userId、productId 等等。如果一個消息指定了 key ，就可以將同樣 key 的消息存放在同一個 Partition 裡面，這就是 key-ordering 策略。如下所示：
對於Kafka 默認的分區策略：如果沒有指定 key，則按照輪詢的方式指定 Partition；如果指定了 key，則以key-ordering 策略指定。
其他策略
在實際應用當中，可能會跨機房的 Kafka 集群，這個時候如果要針對不同機房的節點發送不同的消息。此時可能會需要按照 IP 的方式做分區了。
參考：《極客時間：Kafka核心技術與實戰》、《Kafka源碼剖析》
