以下是生产环境的最佳实践之一：
1：：一个流消耗了多个主题并写入了多个主题。
2：：创建多个流（每个流具有不同的app.id），以从不同的主题进行消费并写入不同的主题。
我不确定第一种方法，因为当所有主题中的数据量都会增加时，消费者会不会滞后？
我应该决定什么因素，上述哪种方法最适合我的情况？
更新1：我有2个主题。第一个主题有1个分区（因为我需要 保持订购）。具有6个分区的第二个主题。
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这在很大程度上取决于您的用例场景（例如，消费者使用哪种业务逻辑，如何部署它们：独立的应用程序，集群等）。您的问题更多是在体系结构方面。两种解决方案都是可行的，具体取决于您的特定用例。
如果从语义上将业务逻辑划分为不同的流，我建议选择第二种方法。
关于数据量，请记住，大多数Kafka消费者应该从背压机制中受益，因此他们将处理消耗的电量。
答案 1 :(得分：0)
我总是建议您使用选项2，因为使用选项2我们还可以实现容错，即如果您的一个应用程序实例出现故障，则该实例处理的流分区将分配给其他正在运行的实例。如果要使用并行性，则应对所有流处理实例使用相同的app.id。