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概述
将topic拆分成更小的topic可能帮助我们提高性能和简化管理，尤其是有多个消费者消费同一个topic时。通过拆分topic，可以确保每个消费者只读取与自己相关的数据，这可以提高性能并减少负载（这里的减少负载应该是减少消费者的，大概）
反思下自己的业务场景是否让消费者过滤掉了80%的消息，或者需要一个消费者订阅很多个主题并综合数据集
怎么判断kafka topic 是否过于臃肿
确认kafka topic 是否过于臃肿并不能犯本本主义的错误，需要综合考虑多种情况，具体问题具体分析，比如每秒的消息数量，消息的内容大小，消费者的数量。当我们遇到延迟或性能问题的时候，可能是因为topic过于臃肿。
让消费更方便
过多的topic也会增加我们维护的难度。用户可能需要一个文档确定自己需要订阅哪些主题，当用户需要某个topic的额外字段，我们是否也要更改其他的topic。
如果有个跨多个topic的消息需要重新发送，当这条消息在一个topic中被重写，下游的topic也需要重写多次。
一个庞大的topic会让 kafka broker超载么？
不会，需要考虑分区的数量，而不单单看topic的大小，一个具有多个分区的大型topic比多个较小的topic更具备拓展性。
无论是一个大topic还是多个小topic，每个topic的数量最好和集群中的节点数量保持一致，这样每个分区的领导者都可以均匀的分布在每个节点，避免一些节点出现网络拥塞。
成为一个以10M/s的写入的单分区领导者和一个以1M/s写入的多分区领导者是不同的情况。
使用小topic的好处
当我们使用较小topic时，可以有效降低网络流量，因为每个消费者只读取和自己有关的消息，可以提高性能并减少网络负载。
如果要保留主topic，需要保证broker里有足够的存储空间，因为消息被重复存储了，可以通过配置保留策略来控制数据在每个topic的保留时间。
乱序问题
拆分topic时需要考虑是否要求所有消息顺序，如果需要还是不要拆分的好。
为用户的不同操作设置不同的topic可能会有最终一致性问题，最好别这么干。
总结
拆分成小topic可以提高性能降低网络负载，但也增加了存储压力且难以维护。
