Kafka中主题和分区的概念

Kafka中主题和分区的概念

主题Topic

主题Topic可以理解成是一个类别的名称。主题-topic在kafka中是一个逻辑的概念，kafka通过topic将消息进行分类。不同的topic会被订阅该topic的消费者消费。但是有一个问题，如果说这个topic中的消息非常非常多，多到需要几T来存，因为消息是会被保存到log日志文件中的。为了解决这个文件过大的问题，kafka提出了Partition分区的概念。

Kafka 中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到 Kafka
集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。

分区Partition

分区的概念

通过partition将一个topic中的消息分区来存储。这样的好处有多个：

• 分区存储，可以解决统一存储文件过大的问题
• 提供了读写的吞吐量：读和写可以同时在多个分区中进行

一个主题中的消息量是非常大的，因此可以通过分区的设置，来分布式存储这些消息。比如一个topic创建了3个分区。那么topic中的消息就会分别存放在这三个分区中。

主题是一个逻辑上的概念，它还可以细分为多个分区，一个分区只属于单个主题，很多时候也会把分区称为主题分区（Topic-Partition）。同一主题下的不同分区包含的消息是不同的，分区在存储层面可以看作一个可追加的日志（Log）文件，消息在被追加到分区日志文件的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。

offset 是消息在分区中的唯一标识，Kafka 通过它来保证消息在分区内的顺序性，不过 offset 并不跨越分区，也就是说，Kafka 保证的是分区有序而不是主题有序。

如上图所示，主题中有4个分区，消息被顺序追加到对应分区日志文件的尾部。Kafka 中的分区可以分布在不同的服务器（broker）上，也就是说，一个主题可以横跨多个 broker，以此来提供比单个 broker 更强大的性能。

每一条消息被发送到 broker 之前，会根据分区规则选择存储到哪个具体的分区。如果分区规则设定得合理，所有的消息都可以均匀地分配到不同的分区中。如果一个主题只对应一个文件，那么这个文件所在的机器I/O将会成为这个主题的性能瓶颈，而分区解决了这个问题。在创建主题的时候可以通过指定的参数来设置分区的个数，当然也可以在主题创建完成之后去修改分区的数量，通过增加分区的数量可以实现水平扩展。

创建多分区的主题

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.253.35:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic test1
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可以通过这样的命令查看topic的分区信息

./kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test1
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分区的作用：

• 可以分布式存储
• 可以并行写

实际上是存在data/kafka-logs/test-0 和 test-1中的0000000.log文件中

kafka中消息日志文件中保存的内容

• 00000.log： 这个文件中保存的就是消息
• __consumer_offsets-49:
  kafka内部自己创建了__consumer_offsets主题包含了50个分区。这个主题用来存放消费者消费某个主题的偏移量。因为每个消费者都会自己维护着消费的主题的偏移量，也就是说每个消费者会把消费的主题的偏移量自主上报给kafka中的默认主题：consumer_offsets。因此kafka为了提升这个主题的并发性，默认设置了50个分区。
• 提交到哪个分区：通过hash函数：hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区数
• 提交到该主题中的内容是：key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值
• 文件中保存的消息，默认保存7天。七天到后消息会被删除。

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https://blog.csdn.net/li1669852599/article/details/113091841