http://blog.csdn.net/greenappple/article/details/50933872

如何决定kafka集群中topic,partition的数量，这是许多kafka用户经常遇到的问题。本文列举阐述几个重要的决定因素，以提供一些参考。

分区多吞吐量更高

一个话题topic的各个分区partiton之间是并行的。在producer和broker方面，写不同的分区是完全并行的。因此一些昂贵的操作比如压缩，可以获得更多的资源，因为有多个进程。在consumer方面，一个分区的数据可以由一个consumer线程在拉去数据。分区多，并行的consumer(同一个消费组)也可以多。因此通常，分区越多吞吐量越高。

基于吞吐量可以获得一个粗略的计算公式。先测量得到在只有一个分区的情况下，Producer的吞吐量(P)和Consumer的吞吐量(C)。那如果总的目标吞吐量是T的话，max(T/P,T/C)就是需要的最小分区数。在单分区的情况下，Producer的吞吐量可以通过一些配置参数，比如bath的大小、副本的数量、压缩格式、ack类型来测得。而Consumer的吞吐量通常取决于应用程序处理每一天消息逻辑。这些都是需要切合实际测量。

随着时间推移数据量的增长可能会需要增加分区。有一点需要注意的是，Producer者发布消息通过key取哈希后映射分发到一个指定的分区，当分区数发生变化后，会带来key和分区映射关系发生变化。可能某些应用程序依赖key和分区映射关系，映射关系变化了，程序就需要做相应的调整。为了避免这种key和分区关系带来的应用程序修改。所以在分区的时候尽量提前考虑，未来一年或两年的对分区数据量的要求。

除了吞吐量，还有一些其他的因素，在定分区的数目时是值得考虑的。在某些情况下，太多的分区也可能会产生负面影响。

分区多需要的打开的文件句柄也多

每个分区都映射到broker上的一个目录，每个log片段都会有两个文件(一个是索引文件，另一个是实际的数据文件)。分区越多所需要的文件句柄也就越多，可以通过配置操作系统的参数增加打开文件句柄数。

分区多增加了不可用风险

kafka支持主备复制，具备更高的可用性和持久性。一个分区(partition)可以有多个副本，这些副本保存在不同的broker上。每个分区的副本中都会有一个作为Leader。当一个broker失败时，Leader在这台broker上的分区都会变得不可用，kafka会自动移除Leader，再其他副本中选一个作为新的Leader。Producer和Consumer都只会与Leader相连。

一般情况下，当一个broker被正常关机时，controller主动地将Leader从正在关机的broker上移除。移动一个Leader只需要几毫秒。然当broker出现异常导致关机时，不可用会与分区数成正比。假设一个boker上有2000个分区，每个分区有2个副本，那这样一个boker大约有1000个Leader，当boker异常宕机，会同时有1000个分区变得不可用。假设恢复一个分区需要5ms，1000个分区就要5s。

分区越多，在broker异常宕机的情况，恢复所需时间会越长，不可用风险会增加。

分区多会增加点到点的延迟

这个延迟需要体现在两个boker间主备数据同步。在默认情况下，两个boker只有一个线程负责数据的复制。

根据经验，每个boker上的分区限制在100*b*r内(b指集群内boker的数量，r指副本数量)。

分区多会增加客户端的内存消耗

kafka0.8.2后有个比较好的特色，新的Producer可以允许用户设置一个缓冲区，缓存一定量的数据。当缓冲区数据到达设定量或者到时间，数据会从缓存区删除发往broker。如果分区很多，每个分区都缓存一定量的数据量在缓冲区，很可能会占用大量的内存，甚至超过系统内存。

Consumer也存在同样的问题，会从每个分区拉一批数据回来，分区越多，所需内存也就越大。

根据经验，应该给每个分区分配至少几十KB的内存。

总结

在通常情况下，增加分区可以提供kafka集群的吞吐量。然而，也应该意识到集群的总分区数或是单台服务器上的分区数过多，会增加不可用及延迟的风险。

http://www.confluent.io/blog/how-to-choose-the-number-of-topicspartitions-in-a-kafka-cluster/