partition的数量非常重要c;例如

发布时间：2025-06-24 19:23:29  作者：北方职教升学中心  阅读量：506

消费者需要横向伸缩󿼌用多个消费者从同一个主题读取消息，分流消息。

      当生产者向 Topic 写新闻的速度超过了消费者（consumer）处理速度，造成了大量的消息 Kafka 中淤积，此时，

       除了通过增加 consumer 横向伸缩单个应用程序外󿼌多个应用程序也会从同一个应用程序中出现 Topic 读取数据的情况。取24󿀌consumer的数量很容易设置。一个组中的 consumer 订阅同样的 topic，每个 consumer 接收 topic #xff08;partition）中的消息。consumer对应于rebalance后的rebalance partition会发生变化。这也是 Kafka #xff1设计的主要目标之一a;让 Topic 数据可以满足各种应用场景的需要。

kafka只保证partion 上数据有序，但是多个partition，根据你的阅读顺序会有所不同。

      如果每个应用程序都能得到所有的信息，而不仅仅是其中的一部分，只要确保每个应用程序都有自己的应用程序 consumer group，可以获得 Topic 所有新闻：

Kafka consumer groups。

横向伸缩 Kafka 消费者和消费者群体不会对性能产生负面影响。partition的数量非常重要c;例如，

消费者和消费者组。

rebalance，因此，

最佳partiton数量 consumer数的整数倍，因此，

consumer和partition的数量建议。

       如果组中 consumer 超过分区数࿰的数量c;多出的 consumer 会被闲置。consumer数不应大于partition数。

       Kafka 消费者属于消费者组（consumer group）。所以，如果你想提高消费者的并行处理能力，需要设置足够的设置 partition 数量。

因此，

       假设现在有一个 Topic 四个分区，一个消费者组订阅了这个 Topic，当组中的消费者数量从1个增加到5个时，Topic 读取中分区：

Kafka consumers 。同一分区不能被一个组中的多个分区使用 consumer 消费。