一、分区好处
（1）便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果；
（2）提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据；
二、分区策略
在IDEA中全局查找（ctrl +n）ProducerRecord类，在类中可以看到如下构造方法：
（1）指明partition的情况下，直接将指明的值作为partition值；例如partition=0，所有数据写入分区0
（2）没有指明partition值但有key的情况下，将key的hash值与topic的partition数进行取余得到partition值；
例如：key1的hash值=5， key2的hash值=6 ，topic的partition数=2，那
么key1 对应的value1写入1号分区，key2对应的value2写入0号分区。
（3）既没有partition值又没有key值的情况下，Kafka采用Sticky Partition（黏性分区器），会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，Kafka再随机一个分区进行使用（和上一次的分区不同）。
例如：第一次随机选择0号分区，等0号分区当前批次满了（默认16k）或者linger.ms设置的时间到， Kafka再随机一个分区进行使用（如果还是0会继续随机）。
三、自定义分区器
如果研发人员可以根据企业需求，自己重新实现分区器；
1）需求
例如我们实现一个分区器实现，发送过来的数据中如果包含 atguigu，就发往 0 号分区，不包含 atguigu，就发往 1 号分区；
2）实现步骤
2.1）定义类实现 Partitioner 接口
2.2）重写 partition()方法
/**
* 1. 实现接口 Partitioner
* 2. 实现 3 个方法:partition,close,configure
* 3. 编写 partition 方法,返回分区号
*/
public class MyPartitioner implements Partitioner {
/*** 返回信息对应的分区* @param topic 主题* @param key 消息的 key* @param keyBytes 消息的 key 序列化后的字节数组* @param value 消息的 value* @param valueBytes 消息的 value 序列化后的字节数组* @param cluster 集群元数据可以查看分区信息* @return*/@Overridepublic int partition(String topic, Object key, byte[]
keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {// 获取消息String msgValue = value.toString();// 创建 partitionint partition;// 判断消息是否包含 atguiguif (msgValue.contains("atguigu")){partition = 0;}else {partition = 1;}// 返回分区号return partition;}// 关闭资源@Overridepublic void close() {}// 配置方法@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {}
}
2.3）使用分区器的方法，在生产者的配置中添加分区器参数
// 添加自定义分区器
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.atgui
gu.kafka.producer.MyPartitioner");
