1 前言

闲来无事，想对Kafka的一些特性进行实验验证。
我们都知道，Kafka一个topic下可以有一个或多个partition。而消费一个partition是以消费组为单位的，一个消费组中如果有多个实例，只能有一个实例能消费该partition。但是一个消费实例却可以同时消费多个partition。
如果是不同消费组的两个实例，则可以对同一个partition进行消费，且他们之间互不影响。
spring boot下配置某个消费实例所属的Kafka消费组Id：

spring.kafka.consumer.group-id: xxxx

2 实验验证

废话少说，进入实验验证阶段。
分为写Kafka和读Kafka两个方面进行验证。

写Kafka，包括以下场景：
1、不带key写入
 （1）1个topic，2个partition的情况
 （2）1个topic，3个partition的情况
2、带key写入
 （1）1个topic，2个partition，1个key的情况
 （1）1个topic，3个partition，2个key的情况
 （2）1个topic，3个partition，3个key的情况

读Kafka，包括以下场景：
1、1个topic，1个partition，2个消费实例（同一消费组）的情况
2、1个topic，2个partition，3个消费实例（同一消费组）的情况
3、1个topic，2个partition，3个消费实例，两个消费组的情况

2.1 写Kafka

2.1.1 不带key写入

结论：不带key写Kafka时，将随机写入多个partition。

2.1.1.1  1个topic，2个partition的情况

操作： 将一个topic的消息不带key，写入Kafka。现象如下所示，可以看到topic的消息被随机（注意并不是轮询方式）写入2个partition中。

partition0：

partition1：

2.1.1.2  1个topic，3个partition的情况

操作：将一个topic的消息不带key，写入Kafka。现象如下所示，可以看到消息被随机（注意并不是轮询方式）写入3个partition中。

partition0：

partition1：

partition1：

2.1.2 带Key写入

结论：相同的key会保证写入同一个partition。

2.1.2.1  1个topic，2个partition，1个key的情况

操作： 将一个topic的消息带key，写入Kafka。现象如下所示，可以看到消息被固定写入某个partition中。
partition0： 没有数据

partition1：

2.1.2.2  1个topic，3个partition，2个key的情况

操作： 将一个topic的消息带key，写入Kafka。现象如下所示，可以看到相同key的消息被写入相同的partition中。

partition0： 所有key为1的消息都写入了partition0

partition1： 没有数据

partition2： 所有key为2的消息都写入了partition2

2.1.2.3  1个topic，3个partition，3个key的情况

操作： 将一个topic的消息带key，写入Kafka。现象如下所示，可以看到相同key的消息被写入相同的partition中。

partition0： 所有key为1的消息都写入了partition0

partition1： 没有数据

partition2： 所有key为2和3的消息都写入了partition2

2.2 读Kafka

2.2.1　1个topic，1个partition，2个消费实例（同一消费组）

步骤1：
  启动2个消费实例，然后往partition中生产消息，实例A未消费，只有实例B在消费partition。

  实例B消费：
 

  实例A未消费：
 

步骤2：
  当suhtdown正在消费的实例B时，过了一段时间后（大概45秒），实例A开始消费partition。

 

步骤3：
  当重新启动实例B后（几乎没有时间间隔），实例B继续消费partition，而实例A不再消费。

  实例B消费：
 

  实例A不再消费：
 

2.2.2　1个topic，2个partition，3个消费实例（同一消费组）

步骤1：
  启动3个消费实例，然后往2个partition中生产消息，会发现 有一个实例不消费，另外两个实例分别消费一个partition。
  实例A消费partition1，实例B消费partition0，实例C不消费。

  实例A消费partition1（列车1的消息）
 

  实例B消费partition0（列车2的消息）
 

步骤2：
  shutdown其中一个正在消费的实例B，一段时间后（大概45秒）， 剩下的两个实例重新分配partition进行消费。 实例A消费partition0（列车2），实例C消费partition1（列车1）。

  实例A消费partition0（列车2）：
 

  实例C消费partition1（列车1）：：
 

步骤3：
  重新启动实例B后（几乎没有时间间隔），实例B继续消费partition0（列车2），同时实例C不再消费。
  实例B消费partition0（列车2）：
 

  实例C不再消费：
 

2.2.3　1个topic，2个partition，3个消费实例，两个消费组的情况（其中2个实例一个消费组，第3个实例属于另一个消费组）

步骤1：
  启动3个消费实例（实例A和B属于消费组1，实例C属于消费组2），然后往2个partition中生产消息，会发现 实例A消费partition1，实例B消费partition0，实例C同时消费partition0和partition1。

  实例A消费partition1（列车1）
 

  实例B消费partition0（列车2）
 

  实例C消费partition0（列车2）和partition1（列车1）