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我目前正在使用 akka 流并构建一个反应式应用程序。到目前为止，我的理解async是设定边界时，

每个阶段（流程）都在一个演员中运行。真的吗？

调用mapAsync类似于应用async到流？

理想情况下，我会有一堆图表，并希望每个图表在一个演员中并行运行，这有助于扩展。

附加信息：

我正在用反应式 kafka 实现一些东西，想知道 kafka 主题消耗是如何负载平衡的。即：如果我有 20 个分区，如果我正在使用plainPartitionSource并构建一个图形，它会创建那么多消费者参与者吗？

如果将有 20 个消费者参与者（等于它正在消费的特定主题的 20 个分区），那么理想情况下会有 20 个图。将图表具体化，我希望它在不同的参与者中运行。

简而言之，我想要完全并行，这取决于分区的数量，从消费到处理它。

希望我的问题很清楚。

编辑：

val consumerGroup =
  Consumer.committablePartitionedSource(consumerSettings, Subscriptions.topics("topic1"))
//Process each assigned partition separately
consumerGroup.map {
  case (topicPartition, source) =>
    source
      .via(business)
      .toMat(Sink.ignore)(Keep.both)
      .run()
}

.mapAsyncUnordered(maxPartitions)(_._2) 
//maxPartitions create that 
//many actors here to materialize each of the internal graph in 
//separate actors?

.runWith(Sink.ignore)
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