Kafka中可以将Topic从物理上划分成一个或多个分区（Partition），每个分区在物理上对应一个文件夹，以”topicName_partitionIndex”的命名方式命名，该文件夹下存储这个分区的所有消息(.log)和索引文件(.index)，这使得Kafka的吞吐率可以水平扩展。
生产者在生产数据的时候，可以为每条消息指定Key，这样消息被发送到broker时，会根据分区规则选择被存储到哪一个分区中，如果分区规则设置的合理，那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中，这样就实现了负载均衡和水平扩展。另外，在消费者端，同一个消费组可以多线程并发的从多个分区中同时消费数据（后续将介绍这块）。
上面所说的分区规则，是实现了kafka.producer.Partitioner接口的类，可以自定义。比如，下面的代码SimplePartitioner中，将消息的key做了hashcode，然后和分区数（numPartitions）做模运算，使得每一个key都可以分布到一个分区中：
package com.lxw1234.kafka;import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;public class SimplePartitioner implements Partitioner {public SimplePartitioner (VerifiableProperties props) {}@Overridepublic int partition(Object key, int numPartitions) {int partition = 0;String k = (String)key;partition = Math.abs(k.hashCode()) % numPartitions;return partition;}}在创建Topic时候可以使用–partitions <numPartitions>指定分区数。也可以在server.properties配置文件中配置参数num.partitions来指定默认的分区数。
但有一点需要注意，为Topic创建分区时，分区数最好是broker数量的整数倍，这样才能是一个Topic的分区均匀的分布在整个Kafka集群中，假设我的Kafka集群由4个broker组成，以下图为例：
创建带分区的Topic
现在创建一个topic “lxw1234”，为该topic指定4个分区，那么这4个分区将会在每个broker上各分布一个：
./kafka-topics.sh
--create
--zookeeper zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181
--replication-factor 1
--partitions 4
--topic lxw1234
这样所有的分区就均匀分布在集群中，如果创建topic时候指定了3个分区，那么就有一个broker上没有该topic的分区。
带分区规则的生产者
现在用一个生产者示例（PartitionerProducer），向Topic lxw1234中发送消息。该生产者使用的分区规则，就是上面的SimplePartitioner。从0-10一共11条消息，每条消息的key为”key”+index，消息内容为”key”+index+”–value”+index。比如：key0–value0、key1–value1、、、key10–value10。
package com.lxw1234.kafka;import java.util.Properties;import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;public class PartitionerProducer {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");props.put("metadata.broker.list", "127.0.0.17:9091,127.0.0.17:9092,127.0.0.102:9091,127.0.0.102:9092");props.put("partitioner.class", "com.lxw1234.kafka.SimplePartitioner");Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props));String topic = "lxw1234";for(int i=0; i<=10; i++) {String k = "key" + i;String v = k + "--value" + i;producer.send(new KeyedMessage<String, String>(topic,k,v));}producer.close();}
}理论上来说，生产者在发送消息的时候，会按照SimplePartitioner的规则，将key0做hashcode，然后和分区数（4）做模运算，得到分区索引：
hashcode(”key0”) % 4 = 1
hashcode(”key1”) % 4 = 2
hashcode(”key2”) % 4 = 3
hashcode(”key3”) % 4 = 0
……
对应的消息将会被发送至相应的分区中。
统计各分区消息的消费者
下面的消费者代码用来验证，在消费数据时，打印出消息所在的分区及消息内容：
package com.lxw1234.kafka;import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;import kafka.consumer.Consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import kafka.message.MessageAndMetadata;public class MyConsumer {public static void main(String[] args) {String topic = "lxw1234";ConsumerConnector consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(createConsumerConfig()); Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();topicCountMap.put(topic, new Integer(1));Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);KafkaStream<byte[], byte[]> stream = consumerMap.get(topic).get(0);ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = stream.iterator();while(it.hasNext()) {MessageAndMetadata<byte[], byte[]> mam = it.next();System.out.println("consume: Partition [" + mam.partition() + "] Message: [" + new String(mam.message()) + "] ..");}}private static ConsumerConfig createConsumerConfig() {Properties props = new Properties();props.put("group.id","group1");props.put("zookeeper.connect","127.0.0.132:2181,127.0.0.133:2182,127.0.0.134:2183");props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");props.put("auto.offset.reset", "smallest");return new ConsumerConfig(props);}
}运行程序验证结果
先启动消费者，再运行生产者。
之后在消费者的控制台可以看到如下输出：
结果和正常预期一致。
