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1.broker的数量最好大于等于partition数量
一个partition最好对应一个硬盘，这样能最大限度发挥顺序写的优势。
一个broker如果对应多个partition，需要随机分发，顺序IO会退化成随机IO。
实验条件：3个 Broker，1个 Topic，无Replication，异步模式，3个 Producer，消息 Payload 为100字节：
场景1：partition数量 < Broker个数
当 Partition 数量小于 Broker个数时，Partition 数量越大，吞吐率越高，且呈线性提升。
Kafka 会将所有 Partition 均匀分布到所有Broker 上，所以当只有2个 Partition 时，会有2个 Broker 为该 Topic 服务。
3个 Partition 时，同理会有3个 Broker 为该 Topic 服务。
场景2：partition数量 > Broker个数
当 Partition 数量多于 Broker 个数时，总吞吐量并未有所提升，甚至还有所下降。
可能的原因是，当Partition数量为4和5时，不同Broker上的Partition数量不同，而 Producer 会将数据均匀发送到各 Partition 上，这就造成各Broker 的负载不同，不能最大化集群吞吐量。
总结：
- 当broker数量大于partition数量，则有些broker空闲，此时增加partition会带来性能提升。而且是线性增长。
- 当两者相等，则所有broker都启用，吞吐达到瓶颈。
- 继续增加，则broker会不均衡，有点会分到更多的partition。
顺序IO退化成随机IO。
2.consumer数量最好和partition数量一致
场景1：consumer数量 < partition数量
假设有一个 T1 主题，该主题有 4 个分区；同时我们有一个消费组 G1，这个消费组只有一个消费者 C1。
那么消费者 C1 将会收到这 4 个分区的消息。
如果我们增加新的消费者 C2 到消费组 G1，那么每个消费者将会分别收到两个分区的消息。
相当于 T1 Topic 内的 Partition 均分给了 G1 消费的所有消费者，在这里 C1 消费 P0 和 P2，C2 消费 P1 和 P3
场景2：consumer数量 = partition数量
如果增加到 4 个消费者，那么每个消费者将会分别收到一个分区的消息。 这时候每个消费者都处理其中一个分区，满负载运行。
场景3：consumer数量 > partition数量
但如果我们继续增加消费者到这个消费组，剩余的消费者将会空闲，不会收到任何消息。
总而言之，我们可以通过增加消费组的消费者来进行水平扩展提升消费能力。
这也是为什么建议创建主题时使用比较多的分区数，这样可以在消费负载高的情况下增加消费者来提升性能。
另外，消费者的数量不应该比分区数多，因为多出来的消费者是空闲的，没有任何帮助。
如果我们的 C1 处理消息仍然还有瓶颈，我们如何优化和处理？
把 C1 内部的消息进行二次 sharding，开启多个 goroutine worker 进行消费，为了保障 offset 提交的正确性，需要使用 watermark 机制，保障最小的 offset 保存，才能往 Broker 提交。
保证顺序性，避免大的offest先提交，小的offest挂了，重启后会消息丢失。
解决：开一个协程专门提交offest，保证只提交最小的，重复消费代替消息丢失。
场景4：添加consumer group支持多个应用消费partition的数据
Kafka 一个很重要的特性就是，只需写入一次消息，可以支持任意多的应用读取这个消息。 换句话说，每个应用都可以读到全量的消息。为了使得每个应用都能读到全量消息，应用需要有不同的消费组。
对于上面的例子，假如我们新增了一个新的消费组 G2，而这个消费组有两个消费者如图。 在这个场景中，消费组 G1 和消费组 G2 都能收到 T1 主题的全量消息，在逻辑意义上来说它们属于不同的应用。
3.总结
如果应用需要读取全量消息，那么请为该应用设置一个消费组；如果该应用消费能力不足，那么可以考虑在这个消费组里增加消费者。
1.broker的数量最好大于等于partition数量
2.consumer数量最好和partition数量一致