流式处理系统通过将传入的数据流分成可管理的小块来处理数据分区，这些小块可以在分布式节点上并行处理。 分区确保了可扩展性、高效的资源使用和容错性。 最常见的方法包括基于键的分区、窗口化和混洗分区。 每种方法都决定了数据如何路由到处理任务，在保持逻辑分组（例如，按用户 ID 或时间戳）的同时平衡工作负载。 例如，Apache Kafka 使用主题分区，其中具有相同键的消息被路由到同一分区，从而保留顺序。 类似地，像 Apache Flink 或 Spark Streaming 这样的系统基于事件时间窗口对数据进行分区，以实现时间限制的计算。
基于键的分区广泛用于有状态操作。 例如，如果流式处理作业聚合用户活动，则具有相同用户 ID 的数据将被发送到同一分区。 这确保了用户的所有事件都按顺序处理，避免了竞争条件。 像 Flink 这样的系统通过 keyBy() 操作来实现这一点，该操作哈希键以分配分区。 窗口化将数据分成时间间隔（例如，5 分钟窗口），从而可以进行滚动平均值等计算。 混洗分区随机分配数据以平衡负载，通常用于无状态转换。 例如，筛选操作可能会混洗数据以防止热点。 这些方法通常结合使用：管道可以首先按用户进行 keyBy，然后按时间进行 windowBy，最后进行混洗以进行扩展。
容错和排序依赖于分区策略。 如果节点发生故障，系统会从复制的数据（例如，Kafka 的分区副本）重建丢失的分区。 基于键的分区确保分区内的顺序，而不是全局顺序，而混洗则牺牲顺序以实现并行性。 开发人员必须根据权衡选择策略：基于键用于有序有状态处理，窗口化用于时间敏感的聚合，或者混洗用于均匀的负载分配。 诸如 Kafka Streams 或 Azure Stream Analytics 之类的工具抽象了一些复杂性，但理解分区对于调整分布式流式处理作业的性能和正确性至关重要。