【kafka系列】Topic 与 Partition

Kafka 的 Topic（主题） 和 Partition（分区） 是数据组织的核心概念，它们的映射关系及在 Broker 上的分布直接影响 Kafka 的性能、扩展性和容错能力。以下是详细解析：

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一、Topic 与 Partition 的映射关系

1. Topic 是逻辑分类，Partition 是物理分片

• • Topic：消息的逻辑分类（例如 order_events、user_logs），类似于数据库中的表。
  • Partition：每个 Topic 被划分为多个 Partition，每个 Partition 是一个有序的、不可变的消息队列。

• • • 消息在 Partition 内按顺序追加（有序），但全局无序（不同 Partition 的消息顺序不保证）。
    • Partition 数量在 Topic 创建时指定，后续可增加（但不能减少）。

1. 分区的核心作用

• • 并行处理：多个 Consumer 可同时消费不同 Partition，提升吞吐量。
  • 水平扩展：通过增加 Partition 数量，可突破单机性能瓶颈。
  • 容错性：每个 Partition 的副本分布在多个 Broker 上，避免单点故障。

1. 消息写入规则

• • 生产者通过 Partitioner 决定消息写入哪个 Partition，默认策略：

• • • 轮询（Round Robin）：无 Key 时均匀分配。
    • 哈希 Key（Hash-based）：有 Key 时按 Key 的哈希值选择 Partition，保证相同 Key 的消息进入同一 Partition。

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二、Partition 在 Broker 上的分布

1. Partition 副本机制

• 每个 Partition 有多个副本（Replica），分为两类：

• • Leader 副本：处理所有读写请求，是唯一对外服务的副本。
  • Follower 副本：异步从 Leader 同步数据，不处理客户端请求。

• 副本数（Replication Factor）：创建 Topic 时指定（例如 replication-factor=3 表示每个 Partition 有 3 个副本）。

2. Partition 分布策略

Kafka 会尽量将 Partition 的副本均匀分布在不同的 Broker 上，规则如下：

1. 第一副本分配：
   首个副本的分配策略有两种（由 Broker 参数 broker.rack 决定）：

• • 无机架感知：轮询或随机选择一个 Broker。
  • 有机架感知：优先选择不同机架的 Broker。

1. 后续副本分配：
   其他副本按顺序分配到与前一副本不同的 Broker（尽量分散）。

示例：
假设一个 Kafka 集群有 3 个 Broker（Broker 0、1、2），创建一个 Topic test，参数为 partitions=3、replication-factor=2。
可能的分布如下：

Partition 0: Leader=Broker0, Replicas=[Broker0, Broker1]
Partition 1: Leader=Broker1, Replicas=[Broker1, Broker2]
Partition 2: Leader=Broker2, Replicas=[Broker2, Broker0]

3. 查看 Partition 分布

使用 Kafka CLI 工具查看 Topic 的 Partition 分布：

bash bin/kafka-topics.sh --describe --topic test --bootstrap-server localhost:9092# 输出示例：
Topic: test	PartitionCount: 3	ReplicationFactor: 2Topic: test	Partition: 0	Leader: 0	Replicas: 0,1	Isr: 0,1Topic: test	Partition: 1	Leader: 1	Replicas: 1,2	Isr: 1,2Topic: test	Partition: 2	Leader: 2	Replicas: 2,0	Isr: 2,0

• Replicas：该 Partition 的所有副本所在的 Broker ID。
• Leader：当前处理请求的副本所在的 Broker ID。
• Isr（In-Sync Replicas）：与 Leader 保持同步的副本集合。

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三、设计 Partition 分布的关键原则

1. 均匀分布：

• • Partition 的 Leader 应均匀分布在所有 Broker 上，避免单个 Broker 成为性能