前面讲到，Kafka的消息会分发到不同Topic，这样既解决了消息混乱的问题，又顺带将流量进行了分摊，减少单个业务写入压力。
但是，不同业务对应的数据量级是不一样的，就算按业务分了Topic，但一个Topic可能信息还是会非常多，我们需要进一步分而治之，所以Topic下面还划分了Partition来实际存储，每个Topic都可以有多个Partition，即分区，也可以叫分片。
分片的好处
通过将Topic进一步划分为Partition，我们实际上收获了如下好处：
- 提高写入性能，分片使得数据分布在多个Broker上，允许并行处理更多的数据请求，从而提高整体系统的吞吐量。
- 提高消费并发度，因为有多了个分片，那么不同消费者就可以对不同分片进行拉取消费，消费者和分区的关系在后面会单独展开
- 有了分片，显然后续更容易实现Kafka的水平扩展的能力
- 一定程度提高了 容错性，分片可以提高系统的容错能力。如果一个服务器上的分片发生故障，其他服务器上的分片可以继续处理数据请求，确保系统的高可用性。
怎么创建分片
之前我们创建了主题niugetest2，我们回顾一下它的信息：
可以看到只有一个Partition 0，那我们如何创建多个分片呢？
其实只需要加一个--partitions 参数，命令如下：
css
./kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --topic niugetest3 --partitions 3通过这个命令，我们创建出来的主题就具备了3个分片：
怎么更改分片数量
运行时候我们可能会对分片数量进行调整，比如随着业务发展，原来的分片个数已经不足以支撑现有数据的流入速度，就通过如下命令可以更新分片数量
css
./kafka-topics.sh --alter --bootstrap-server localhost:9092 --topic niugetest3 --partitions 5注意，分片数量只能调大不能变小，比如我们这里的分片数量已经是5了，如果试图用以下命令调整回3，会抛出如下错误：
分片的逻辑结构是怎样的
注意，同一个Partition里的数据，消息是有序的。即使同一个主题里的消息，如果分布在多个Partition，不同Partition 的消息之间也是无序的，这一点直接从这个结构图里也是能看出的。
数据流入哪个分片
一个主题的数据分散成了多个分片，我们就需要有一种方式来决定消息是写入哪个分片，规则如下：
- 如果指定了Partition，那么就是发送到特定的Partition，但是一般情况下，业务其实不需要感知Partition，除非有特殊理由，否则不建议直接指定要发送到哪个Partition；
- 如果没有指定Partition，但是指定了一个Key，那么就是根据Key的Hash对Partition数目取模来决定是哪个Partition，也就是说只要发送时指定了相同的Key，那么相关消息一定会发送到相同的Partition，比如图中我们假设Key是bbb时，Hash取模算出来是1，那么就写入对应的Partition1，如果每条数据都指定Key是bbb，那么这些数据都会流入Partition1；
- 如果没有指定Partition，也没有指定Key，那么就采取轮询调度算法，也就是每一次把来自用户的请求轮流分配给Partion，从第一个开始，直到最后一个，然后又从第一个开始，用我们上图的分片情况来说，就是第一条消息是Partition0，第二条消息是Partition1，第三条消息是Partition2，第四条又轮到Partition0，至此就是打了一圈。
从上面规则可以看到，如果是业务对顺序没有要求，那么就可以不指定Partition，也不指定Key，比如发短信这种业务，谁先谁后无所谓；如果业务对顺序有要求，比如先来先到的抢购，那么就可以指定一个Key，最简单的就是用业务名字当Key，这样来自同一个业务的消息，就放在同一个Partition里，这样数据就具备了有序性，这些数据也就达成了先进先出。
建议创建多少个分片？
一个主题，到底多少个分片比较合适？其实没有一个定数，一切按业务实际情况来规划。这里可以提供一个简单的思路：
- 就默认设置3个分片，大多数业务都是OK的，具体是否有问题，还是经过完善的测试才知道
- 根据产品预计的写入TPS来估计，比如你需要50000TPS的写入性能，那么先单个分区来测试，看看能达到多少，假设就是10000TPS，那我们来就试试2个分区是否能达到20000TPS，如果可以那么就可以设置5个分片来试试看是否达标，当然这里应该也并不是线性增长，具体还是以测试为准
- 根据产品预计的消费TPS来估计，假设一个消费者在消费一个分区的情况下性能能达到200/s，但是希望的是20000TPS的消费能力，这里就需要100台消费者才能满足，而对应的，分片也需要扩展到100个来进行支持。
总结
相比于主题这个逻辑概念而言，Partition就是实实在在的物理存储了，我们需要能理解分片的基础操作，同时对分片的逻辑结构也要有一定程度的了解。