kafka中的topic为什么要进行分区

若没有分区，一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中，就会分布不均匀，即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多，若此topic的消息压力很大的情况下，服务器A就可能导致压力很大，吞吐也容易导致瓶颈。 有了分区后，假设一个topic可能分为10个分区，kafka内部会根据一定的算法把10分区尽可能均匀分布到不同的服务器上，比如：A服务器负责topic的分区1，B服务器负责topic的分区2，在此情况下，Producer发消息时若没指定发送到哪个分区的时候，kafka就会根据一定算法上个消息可能分区1，下个消息可能在分区2。当然高级API也能自己实现其分发算法。本回答被提问者采纳

partitions的设计目的有多个.最根本原因是kafka基于文件存储.通过分区,可以将日志内容分散到多个server上,来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限,每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存;可以将一个topic切分多任意多个partitions,来消息保存/消费的效率.此外越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer,有效提升并发消费的能力

kafka topic 分区的原因主要是为了并发访问，增大吞吐量。

具体来讲，每一个topic均被分成多个互不重复的partition，其中每个partition均被放在一个或多个broker服务器上，这样就提供了容错。如果数据在不同的patition上，那么他们的访问将可能由不同的broker服务器来完成，这样就实现了并发访问。分区的信息储存在Zookeeper上。

所以，分区是kafka用来提供并发访问控制的一个概念。

Kafka可以将主题划分为多个分区，根据分区规则会把不同的消息存储在不同的分区上，只要分区规则设计的合理，那么所有的消息将均匀地分布在不同的分区上，这样就实现了负载均衡和 消息的水平扩展。