本篇文章给大家谈谈kafka新增分区无数据，以及kafka增加分区需要重启应用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

Kafka——分区partition

kafka是一个分布式kafka新增分区无数据的、支持分区的（partition）、多副本的（replica）kafka新增分区无数据，基于zookeeper协调的分布式消息系统。

如果键不为空kafka新增分区无数据，并且使用了默认的分区器，那么Kafka会对键进行散列(使用 Kafka 自己的散列算法，即使升级Java版本，散列值也不会发生变化)，然后根据散列值把消息映射到特定的分区上。

第一步：将所有主题分区组成TopicAndPartition列表，然后对TopicAndPartition列表按照hashCode进行排序，最后按照轮询的方式发给每一个消费线程。

kafka的每个topic都可以创建多个partition，partition的数量无上限，并不会像replica一样受限于broker的数量，因此partition的数量可以随心所欲的设置。那确定partition的数量就需要思考一些权衡因素。

数据写入kafka的分区策略

分区数一直是0？ 0是分区号吧，因为默认分区是从0开始的。如果你创建了topic，至少要创建1个分区的。分区的作用，务虚一点说就是为了负载均衡使用的，便于横向扩展。另外，也没有说分区数不能超过broker数。

Consumer也存在同样的问题，会从每个分区拉一批数据回来，分区越多，所需内存也就越大。根据经验，应该给每个分区分配至少几十KB的内存。总结 在通常情况下，增加分区可以提供kafka集群的吞吐量。

Topic ：Topic只是一个逻辑上的概念。Kafka把同一类数据进行汇总，每一类数据的集合就是一个Topic。生产者Producer将同一类型的数据写入同一个Topic，消费者Consumer从同一个Topic中消费该同类数据。

生产者发布消息时根据消息是否有键，采用不同的分区策略。消息没有键时，通过轮询方式进行客户端负载均衡；消息有键时，根据分区语义（例如hash）确保相同键的消息总是发送到同一分区。

StickyAssignor分配策略的优点就是可以使分区重分配具备 “黏性”，减少不必要的分区移动(一个分区剥离之前的消费者 ，转而分配给另一个新的消费者)。 Kafka中的消息消费是基于拉模式。

在Kafka 中，每个 主题分区下的每条消息都被赋予了一个唯一的 ID 数值，用于标识它在分区中的位置。这个 ID 数值，就被称为位移，或者叫偏移量。一旦消息被写入到分区日志，它的位移值将不能被修改。

Kafka丢失数据问题优化总结

也就是说，理论上，要完全让kafka保证单个broker不丢失消息是做不到的，只能通过调整刷盘机制的参数缓解该情况。比如，减少刷盘间隔，减少刷盘数据量大小。时间越短，性能越差，可靠性越好（尽可能可靠）。这是一个选择题。

事情是这样，有个 Kafka 消费者实例，部署到线上去，消费到了线上的数据，而新版本做了新的逻辑，新版本的业务逻辑与老版本的业务逻辑不兼容，直接导致消费失败，没有进行重试操作，关键还提交了 offset。

③、kafka broker宕机，kafka会有自选择，所以宕机不会减少partition数量，也就不会影响partitionKey的sharding。

几点需要注意： 尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。 用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。

At Most Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。精确一次（Exactly Once）：对于一些非常重要的信息，比如和钱相关的数据，要求数据既不能重复也不丢失。Kafka 0.11版本以后，引入了一项重大特性：幂等性和事务。

这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息(但是消息队列那边已经认为消息被消费了)，就会丢失该消息。至于解决方案，采用手动确认消息即可。

如何确定Kafka的分区数,key和consumer线程数

1、分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。

2、该参数的默认值是 1。要注意，我们可以增加主题分区的个数，但不能减少分区的个数。所以，如果要让一个主题的分区个数少于 num.partitions 指定的值，需要手动创建该主题。

3、在consumer方面，一个分区的数据可以由一个consumer线程在拉去数据。分区多，并行的consumer（同一个消费组）也可以多。因此通常，分区越多吞吐量越高。 基于吞吐量可以获得一个粗略的计算公式。

4、第一步：将所有主题分区组成TopicAndPartition列表，然后对TopicAndPartition列表按照hashCode进行排序，最后按照轮询的方式发给每一个消费线程。

kafka创建多副本多分区失败?

Kafka 中kafka新增分区无数据的消息是以主题为基本单位进行归类的kafka新增分区无数据，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区。不考虑多副本的情况kafka新增分区无数据，一个分区对应一个日志（Log）。

这也意味着kafka新增分区无数据，如果写入数据的分区是不可用的，那么就会发生错误。但这种情况很少发生。kafka新增分区无数据我们将在第 6章讨论 Kafka 的复制功能和可用性。只有在不改变主题分区数量的情况下，键与分区之间的映射才能保持不变 。

　高吞吐：Kafka拥有很高的吞吐量，即使是在单节点性能比较低下的商用集群中，也能保证单节点每秒10万条消息的传输。 　高容错：Kafka在设计上支持多分区、多副本的策略，拥有很强的容错性。

多分区多副本的好处：kafka通过给topic指定多个分区分布在多个broker上，并发能力较好（负载均衡）。partition可以指定replica数，增加了消息存储的安全性，提高了容灾能力，不过也增加了存储空间。

Kafka的生产者和消费者都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。

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