面试题：消息队列 Kafka 中 Topic 设计原理在复杂业务场景下的优化策略是什么？

Question

在一个复杂的电商业务场景中，涉及订单创建、支付、物流等多个环节，每个环节都产生大量消息并通过 Kafka 的 Topic 进行流转。请结合 Kafka Topic 的设计原理，提出针对此复杂场景下的 Topic 设计优化策略，包括 Topic 的分区数量、副本因子设置、消息分区策略等，并说明如何根据业务特点进行动态调整以满足系统的性能和可靠性要求。

Answer 1

Topic分区数量

1. 基于吞吐量预估：分析每个环节每秒产生的消息量以及 Kafka 单个分区的处理能力。例如，如果订单创建环节每秒产生1000条消息，而单个分区每秒能处理100条消息，那么订单创建对应的 Topic 至少需要10个分区。随着业务增长，若消息量翻倍，可适当增加分区数量，以提升整体吞吐量。
2. 考虑负载均衡：为避免部分分区负载过高，部分分区空闲的情况，按照业务操作的类型或用户ID等维度进行均匀分区。比如按用户ID的哈希值对订单创建 Topic 进行分区，使得不同用户的订单消息均匀分布在各个分区，防止某些热门用户的订单消息集中在少数分区。

副本因子设置

1. 高可靠性场景：对于支付环节，因其涉及资金安全，对可靠性要求极高，可设置副本因子为3或更高。这样即使有2个副本所在的 Broker 节点出现故障，数据依然可从剩余副本获取，保证支付消息不丢失。
2. 成本与可靠性平衡：对于物流环节，虽然也需要一定可靠性，但相对支付环节要求稍低，可设置副本因子为2。既能在一定程度上保证数据可靠性，又不会过多占用 Broker 资源。当系统资源紧张时，可适当降低非关键环节 Topic 的副本因子；而在业务高峰期或对数据可靠性要求提升时，适当增加副本因子。

消息分区策略

1. 按业务类型分区：订单创建、支付、物流等不同业务环节分别使用不同的 Topic，在每个 Topic 内，根据业务操作进一步分区。例如在订单创建 Topic 中，按订单来源（PC端、移动端等）进行分区，便于针对不同来源的订单进行独立处理和监控。
2. 一致性哈希分区：对于需要保证相同业务实体消息顺序的场景，如同一订单的支付、物流消息，采用一致性哈希分区策略。以订单ID为哈希键，确保同一订单的所有消息都发送到同一个分区，保证消息顺序性。当新增或减少分区时，一致性哈希能尽量减少数据迁移，保证系统稳定性。

动态调整策略

1. 监控指标驱动：实时监控 Kafka 的指标，如分区的负载、副本的同步状态等。当某个分区的负载持续超过阈值（如 CPU 使用率超过80%），可考虑增加分区；若某个副本长时间处于同步滞后状态，可适当增加副本因子或检查网络、磁盘等硬件问题。
2. 业务流量变化：在电商促销活动等业务流量高峰期，提前预估消息量增长，增加相关 Topic 的分区数量和副本因子。活动结束后，根据实际业务量减少资源配置，降低成本。
3. 业务变更响应：如果业务流程发生变化，如新增了一种支付方式，需要对支付 Topic 的分区策略进行调整，确保新支付方式的消息能合理分布和处理。