分区和消费组是kafka提高性能的主要方式，其理念为多组件协作，共同完成数据读写任务，两者的相关原理及关系如下：
一：分区
kafka的数据层级为：主题->分区->消息。即：kafka可有多个主题，每个主题可以有多个分区，每个分区可以有多条消息。
这里是分区概念类似于数据库sql server分区概念。例如，我有9条数据1-9，我可以把数据1,2,3分到分区1，把4,5,6分到分区2，把7,8,9分到分区3。分区就是把数据分别存储到不同区的意思，把所有分区的数据汇集到一起，就是一个主题的全部数据。
当然，kafka有多种数据分配策略：
轮询策略
所谓轮询策略，即按顺序轮流将每条数据分配到每个分区中。
举个例子，假设主题test有三个分区，分别是分区A，分区B和分区C。那么主题对接收到的第一条消息写入A分区，第二条消息写入B分区，第三条消息写入C分区，第四条消息则又写入A分区，依此类推。
轮询策略是默认的策略，故而也是使用最频繁的策略，它能最大限度保证所有消息都平均分配到每一个分区。除非有特殊的业务需求，否则使用这种方式即可。
随机策略
随机策略，也就是每次都随机地将消息分配到每个分区。其实大概就是先得出分区的数量，然后每次获取一个随机数，用该随机数确定消息发送到哪个分区。
在比较早的版本，默认的分区策略就是随机策略，但其实使用随机策略也是为了更好得将消息均衡写入每个分区。但后来发现对这一需求而言，轮询策略的表现更优，所以社区后来的默认策略就是轮询策略了。
按键保存策略
按键保存策略，就是当生产者发送数据的时候，可以指定一个key，计算这个key的hashCode值，按照hashCode的值对不同消息进行存储。
至于要如何实现，那也简单，只要让生产者发送的时候指定key就行。欸刚刚不是说默认的是轮询策略吗？其实啊，kafka默认是实现了两个策略，没指定key的时候就是轮询策略，有的话那激素按键保存策略了。
上面有说到一个场景，那就是要顺序发送消息到kafka。前面提到的方案是让所有数据存储到一个分区中，但其实更好的做法，就是使用这种按键保存策略。
让需要顺序存储的数据都指定相同的键，而不需要顺序存储的数据指定不同的键，这样一来，即实现了顺序存储的需求，又能够享受到kafka多分区的优势，岂不美哉。
以上三种策略内容引自：https://www.cnblogs.com/listenfwind/p/12465409.html
二：消费组
消费组以gourpid进行区分，一个主题可以被一个或者多个消费组消费。原则为：每个消费组都会完整消费到这个主题的所有数据，但是，消费组内的消费者之间为差别合作关系，而非独立获取关系，即：假设一个消费组有2个（最简单情况）消费者，消费者A消费了一部分数据，那么另一个消费者B只能消费到其余数据，两个消费者消费的数据不存在重复。特点总结如下：
1）每个消费者组下面可以有一个或多个消费者实例，而消费者实例可以是一个进程，也可以是一个线程
2）每个消费者组都具有一个用来唯一标识的字符串形式的ID，即group.id
3）每个消费者组订阅的topic下的每个partition分区只能分配给该消费者组下的一个消费者实例(当然该分区也还可以被分配给其它的消费者组)
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以上三种特点引自：https://blog.csdn.net/weixin_43230682/article/details/107323004
三：分区和消费组关系
1.分区多，消费组内的消费者少
假设一个主题的分区有3个，消费者只有2个，那么最终的结果是，其中一个消费者获得2个分区的数据，另一个消费者获得剩余的一个分区数据。
2.分区少，消费组内消费者多
如果存在这种情况，说明僧多肉少，那么最终的结果为：多余的消费者没法对应到分区，也没法获取到分区的数据。而对应到分区的消费者可以正常获取到数据。
3.分区和消费组内的消费者一样多
如果分区数量和消费组内的消费者一样多，则每个消费者都会对应到一个分区，并获取到分区内的数据，这些数据组合起来就是一个完整的主题数据。
4.一个分区对应多个消费者组
每个消费者组都会获取到完整的主题数据，但每个消费者组内的消费者获取情况，需参照以上三种情况。
参考链接：
https://www.cnblogs.com/listenfwind/p/12465409.html
https://blog.csdn.net/weixin_43230682/article/details/107323004