1.生产者内存模型被分区数量击穿
生产者调用send方法发送消息时，不会立即发送，而是先进入一个内存缓冲区，其核心结构是一个concurrentmap，以消息的key为key，value是一个deque，也就是说每一个分区都占一个消息队列，消息发送的时机是达到一定时间或者分区满了才会发送，分区越多，数据越难达到满的状态，发送次数越多，网络io越严重，而且分区越多，而且多个分区竞争发送机会是靠reentrantlock+condition来实现的分区越多竞争越激烈，
2.kafka之所以因为顺序读写和pagecache，分区越多导致磁头不断寻址，顺序读写退化成随机写，pagecache需要在多个文件之间切换，命中率降低
3.Linux系统下，kafka的每一个分区在运行时至少需要打开很多文件的句柄，句柄耗尽后会导致系统文件异常
4.分区多了对消费者的影响也很大，消费者在组在消费者加入或离开时会触发重新分配，分区变化时也会触发重新分配，重新分配会根据分区分配算法，遍历所有分区进行分配，阻塞kafka正常活动，造成stw，分区越多意味着单消费者会分到更多的分区，容易超时被踢出消费者组，再次出发重分配，恶性循环，
5.分区计算公式，max（目标吞吐量/单分区生产者吞吐量，目标吞吐量/单分区消费者吞吐量），在高并发场景下6至12个分区即可满足，