我们在使用 Kafka 时，最简单、最常用的方式是只设置 topic（主题）和 value（消息体），如下所示：
这样的话获取消息的代码也很简单，如下所示：
@KafkaListener(topics = "mytopic", groupId = "my-group")
public void listen(String data) {
System.out.println("监听到消息：" + data);
}
但是，除了我们可以设置和传递 topic 和 value 之外，我们还可以传递 key，如下图所示：
那问题来了，发送消息时设置这个 key 有什么用呢？
key的作用
发送消息时，设置 key 的作用如下：
1.决定分区
当生产者发送消息时，如果指定了 key，Kafka 会根据 key 的 hash 值来决定这条消息应该发送到哪个分区。
如果没有指定 key，Kafka 会采用轮询（早期版本）或随机（最新版本）的方式将消息分配到其他分区中。
分区的具体实现源码在 DefaultPartitioner 中 partition 方法中体现，核心源码如下：
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster, int numPartitions) {
return keyBytes == null ? this.stickyPartitionCache.partition(topic, cluster) : BuiltInPartitioner.partitionForKey(keyBytes, numPartitions);
}
指定 key 之后的分区实现代码如下：
public static int partitionForKey(byte[] serializedKey, int numPartitions) {
return Utils.toPositive(Utils.murmur2(serializedKey)) % numPartitions;
}
以上源码的大概含义是：使用 MurmurHash2 算法对字节数组 serializedKey 进行哈希运算，并将其结果转换为正数，然后对 numPartitions 取模，以确定键在分区中的位置，返回值表示键所在的分区编号。
所以，从上述源码可以看出，发送消息如果设置了 key 之后，会将相同 key 放到同一个分区中。
2.保证消息顺序
在 Kafka 中，同一个分区中的消息是有序的。而相同的 key，根据上面的分区算法可知，它们会存放到同一个分区，这样就能保证消息的有序性了。
3.消息过滤
对于某些应用场景，消费者可以根据消息的键来进行过滤或聚合操作。例如，在实时数据分析场景中，可能需要对具有相同键的消息进行分组处理。
Kafka 设置了 key 之后，可以通过以下方式实现消息过滤，如下代码所示：
@KafkaListener(topics = "topicName", groupId = "groupId")
public void listen(String message, ConsumerRecord<?,?> record) {
Object key = record.key();
if (key instanceof String && ((String) key).matches("regexPattern")) {
// 处理满足正则表达式条件的消息
}
}
也就是，我们在接收到消息之后，通过对 key 的正则匹配实现消息的过滤和聚合等操作。
课后思考
保证 Kafka 消息的有序性，除了设置 key 之外，还有哪些实现手段？
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