分区模型
之前我们提到，Kafka 里面同一个 Topic 下面的消息，会存放在多个分区上面。每条消息在添加到分区时，都会被分配一个 offset，它是消息在此分区中的唯一编号。Kafka 通过 offset 保证消息在分区内的顺序，在多个分区之间并不保证消息是有序的。
Kafka 的分区能力，其实就是提供了消息负载均衡的能力。当消息存量的负载较高时，可以通过水平扩展来平滑压力。
分区策略
这里的分区策略，就是说生产者如何决定将一个消息发送到哪个分区上面去。对于Java 的客户端来说，确定分区的方法签名如下：
int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);
可以看出客户端提供了多种参数的原料，用来加工生成结果的分区ID。下面看一下常见的分区策略。
轮询策略
轮询策略（Round-robin），顾名思义就是在每个 Partition 上面平均的分配 Topic 下面的消息，如下图所示：
轮询策略可以做到严格意义上的平均，默认情况下也是最合理的分区策略。
随机策略
随机策略（Randomness），也就是生产出来一条消息后，随机的分发到一个 Partition 上面。在数据较多时，从概率统计上面来说，最终各个分区的数据量会相差不大，但是并不是严格均等的。
从总体上面，随机和轮询策略大致是相同的。但是在新版本的 Kafka 里面已经使用轮询来替代随机策略了。
key-ordering 策略
Kafka 可以为每条消息指定一个 key，这个 key 可以是 userId、productId 等等。如果一个消息指定了 key ，就可以将同样 key 的消息存放在同一个 Partition 里面，这就是 key-ordering 策略。如下所示：
对于Kafka 默认的分区策略：如果没有指定 key，则按照轮询的方式指定 Partition；如果指定了 key，则以key-ordering 策略指定。
其他策略
在实际应用当中，可能会跨机房的 Kafka 集群，这个时候如果要针对不同机房的节点发送不同的消息。此时可能会需要按照 IP 的方式做分区了。
参考：《极客时间：Kafka核心技术与实战》、《Kafka源码剖析》
