1. topic 在业务中如何定义

可以简单类比为 RDS 里的数据表

2. partition 在业务中如何定义，对于生产者和消费者而言，partition 意味着什么

简单来说，每个消息都有 topic 、key 、value -> kafka 根据消息 key 将消息派发到 topic 下不同的 partition -> 同一个 group 的 consumer 各自接收不同 partition 的消息 -> 相同 key 的消息被且只被同一个 consumer 消费。

1) producer 发送消息的时候，可以指定消息的 key，相同 key 的消息会被发往同一个的 partition ；

- 如果 key 为 null，默认的 partitioner 会按 round-robin 的方式将消息负载均衡地随机指派一个可用的 partition ；
- 如果 key 不为 null，默认的 partitioner 会将 key hash （使用自带的 hash 算法），根据 hash 后的值指派对应的 partition 。

2) 同一个 group 的 consumer，将会接收到一个 topic 下面不同的 partition 的消息。partition 和 consumer 的关系是，一个 consumer 可以消费多个 partition （具体能消费几个 partition 看 consumer 数量），一个 partition 只能被一个 consumer 消费，如果 consumer 多于 partition，多余的 consumer 将被闲置。这样的设计带来的好处是：

- 同一个消息只被一个消费者消费，避免同一个消息的问题被多个消费者消费导致的各种问题（类似并发问题）；
- 只要消费者没有 rebalance，同一个 key 的消息就始终只被同一个消费者消费，那么就可以做一些，比如用本地缓存、或者保存处理上下文；

3. 消费者组在业务中的应用场景是什么样的？

怎么说呢，topic 跟 group 同一级别，partition 跟 consumer 同一级别。一个 group 可以消费多个 topic，对每个 topic 都有独立的 offset 记录，这样消费同一个 topic 的 group 之间就不会互相影响。
不同业务需要消费同一个 topic，每个业务就需要单独的 group 。比如 A 部门要消费事件 topic，它就需要一个单独的 group A，B 部门也需要消费事件 topic，它就也需要一个 group B 。

4. kafka 在不同业务中有哪些最佳实践和骚操作？

consumer 配置很重要、rebalance 很恶心、用 spring-kafka 😊