我将根据所提供的有限信息来回答。
kafka partitoins是可伸缩性的smalles单位，因此，例如，如果您有10个并行使用者（kafka topic listeners），则您应该按此数字或更高的值对主题进行分区，否则，由于kafka以一种只有一个使用者从partiton获取消息的方式管理使用者，因此您的一些侦听器将被饿死。这是为了防止分区将消息顺序混合在一起。另一种方法是支持的，因为消费者一次可以处理多个partition。
我的设计解决方案是决定您计划为消费者（微服务）示例分配多少容量？这个数字将引导您找到正确的partitons数。
我会避免使用动态数量的partitons，因为这不能很好地扩展。使用与您计划分配的容量相匹配的数字和一些额外的备用磁盘，以备将来需要扩展。假设明天你有5个新客户，添加partitons既不容易也不明智。
kafka将确保每个分区的消息保持有序，因此这对于您的用例是免费的。您需要的是在消费者端能够以正确的顺序处理不同的客户id消息。为避免同一客户收到的信息混淆订单，您的部门必须是更高级别的客户类别，我可以考虑客户类型/地区/大小。。。其思想是所有单个客户的消息都停留在同一主题中。
partitoin密钥必须与消息/数据的大小相关，以便消息只在kafka集群上传播。这有助于Kafka集群的规模和冗余本身。
决定正确的分区策略是很困难的，但是花在计划上的时间是值得的。
一个经常出现的设计解决方案是散列。使用散列从客户idMap分区号到分区键。同样，确定一个固定的partiton编号，并让hash将客户idMap到partiton密钥。

使用x模分区

x客户有很多信息，每个客户需要一个主题。因此，在本例中，您为每个主题Map一个客户，因此您的模将是这些客户的数量。
y客户是低流量客户，例如，这些客户使用不同的y/5模，因此您有5个客户共享一个主题。
确保将x分区号添加到y分区号，这样就不会重叠。
我看到的唯一问题是这种方法不灵活，如果客户数量发生变化，就不能更改Map。您可以在每个组中允许更多的主题来支持将来的partitons。