可以肯定地说，在Kafka Stream中，所有任务都代表分区的订阅，而线程代表使用者？
也就是说，如果有8个分区，则总会有8个任务。但是，使用者的数量取决于可用线程的数量。这些分布在整个Application实例中。因此，一个应用程序实例可以表示2个使用者，只要它具有2个与之关联的线程。
对于完全并行性，对于一个具有8个分区的主题，我们可以有2个应用程序实例，每个实例具有4个线程，或者一个应用程序实例具有8个线程，依此类推。
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是的，任务数将等于任何Kafka流应用中的最大分区数
如果有两个主题“ A”和“ B”，每个主题有8个分区。所以不行。最大任务数将为max（8,8）=8。现在每个使用者代表一个线程。如果将线程设置为2，那么2个线程将在彼此之间分配任务。每个线程将处理4个任务。
对于完全并行性，对于具有8个分区的主题，我们可以有2个 每个具有4个线程或一个应用程序的应用程序实例 具有8个线程的实例，依此类推。
您应该始终使用线程数到最大分区数，以实现完全并行。您可以在多个应用程序实例中执行一个，也可以一个。
这是一个很好解释的Kstream线程模型。
https://docs.confluent.io/current/streams/architecture.html#parallelism-model