我們在使用 Kafka 時，最簡單、最常用的方式是只設置 topic（主題）和 value（消息體），如下所示：這樣的話獲取消息的代碼也很簡單，如下所示：

@KafkaListener(topics = "mytopic", groupId = "my-group")
public void listen(String data) {
    System.out.println("監聽到消息：" + data);
}

但是，除了我們可以設置和傳遞 topic 和 value 之外，我們還可以傳遞 key，如下圖所示：那問題來了，發送消息時設置這個 key 有什么用呢？

key的作用

發送消息時，設置 key 的作用如下：

1.決定分區

當生產者發送消息時，如果指定了 key，Kafka 會根據 key 的 hash 值來決定這條消息應該發送到哪個分區。

“

如果沒有指定 key，Kafka 會采用輪詢（早期版本）或隨機（最新版本）的方式將消息分配到其他分區中。

分區的具體實現源碼在 DefaultPartitioner 中 partition 方法中體現，核心源碼如下：

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 之后的分區實現代碼如下：

public static int partitionForKey(byte[] serializedKey, int numPartitions) {
    return Utils.toPositive(Utils.murmur2(serializedKey)) % numPartitions;
}

以上源碼的大概含義是：使用 MurmurHash2 算法對字節數組 serializedKey 進行哈希運算，并將其結果轉換為正數，然后對 numPartitions 取模，以確定鍵在分區中的位置，返回值表示鍵所在的分區編號。

“

所以，從上述源碼可以看出，發送消息如果設置了 key 之后，會將相同 key 放到同一個分區中。

2.保證消息順序

在 Kafka 中，同一個分區中的消息是有序的。而相同的 key，根據上面的分區算法可知，它們會存放到同一個分區，這樣就能保證消息的有序性了。

3.消息過濾

對于某些應用場景，消費者可以根據消息的鍵來進行過濾或聚合操作。例如，在實時數據分析場景中，可能需要對具有相同鍵的消息進行分組處理。

Kafka 設置了 key 之后，可以通過以下方式實現消息過濾，如下代碼所示：

@KafkaListener(topics = "topicName", groupId = "groupId")
public void listen(String message, ConsumerRecord<?,?> record) {
    Object key = record.key();
    if (key instanceof String && ((String) key).matches("regexPattern")) {
        // 處理滿足正則表達式條件的消息
    }
}

也就是，我們在接收到消息之后，通過對 key 的正則匹配實現消息的過濾和聚合等操作。