spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionKeyexpression=payload spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionCount=2
spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionKeyexpression：通过该参数指定了分区键的表达式规则，我们可以根据实际的输出消息规则来配置SpEL来生成合适的分区键，关于这个参数的作用详细看这里spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionCount：该参数指定了消息分区的数量 消费者设置分区
spring.cloud.stream.kafka.bindings.input.consumer.autoRebalanceEnabled=true
这个值默认就是true，多个实例会自动均衡，无需再配置instanceCount 和instanceIndex，当设置成false后，主要是通过consumer的4个参数来决定的:
spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.partitioned=true spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.instanceCount =3 spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.instanceIndex =0 spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.concurrency =1
instanceCount ：准备启动多少个实例instanceIndex ：实例编号，从0开始到instanceCount -1concurrency ：每个实例中启动多少个kafka consumer
参考：
从源码中理解spring cloud kafka stream 是如何分配kafka的partitions给不同的instance的Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（消费分区）【Dalston版】
