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我们知道Kafka 的消息通过topic进行分类。topic可以被分为若干个partition来存储消息。消息以追加的方式写入partition,然后以先入先出的顺序读取。

下面是topic和partition的关系图：

既然一个topic有多个partition，那么消息是怎么样分配到partition的呢？

下面是Kafka对消息分配分区 DefaultPartitioner.java 类的核心代码：

public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
           List
   
     partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);        int numPartitions = partitions.size();        if (keyBytes == null) {
               int nextValue = counter.getAndIncrement();            List
    
      availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);            if (availablePartitions.size() > 0) {
                   int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();                return availablePartitions.get(part).partition();            } else {
                   // no partitions are available, give a non-available partition                return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;            }        } else {
               // hash the keyBytes to choose a partition            return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;        }    }
    
   

第4、7行：如果没有指定key值并且可用分区个数大于0时，在就可用分区中做轮询决定改消息分配到哪个partition。

第4、10行：如果没有指定key值并且没有可用分区时，在所有分区中轮询决定改消息分配到哪个partition。

第14行：如果指定key值，对key做hash分配到指定的partition。

所以当同一个key的消息会被分配到同一个partition中。消息在同一个partition处理的顺序是FIFO，这就保证了消息的顺序性。

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