Kafka分区

Kafka分区的好处

1. 便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上，合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果
2. 提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据

生产者发送消息的分区策略

默认的分区器 DefaultPartitioner

在IDEA中ctrl+n，全局查找DefaultPartitioner

在IDEA中全局查找ctrl+n ProducerRecord类，在类中可以看到如下构造

1. 指明partition的情况下，直接将指明的值作为partition值；例如partiton=0，所有数据写入分区0

2. 没有指明partition值但有key的情况下，将key的hash值与topic的partition数进行取余得到partition值；例如key1的hash值
   = 5，key2的hash值 = 6，topic的partition数 = 2，那么key1对应的value1写入1号分区，key2对应的value2写入0号分区

3. 既没有partition值又没有key值得情况下，Kafka采用Sticky Partition（黏性分区器），会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区得batch已满或者已完成，Kafka再随机一个分区进行使用（和上一次得分区不同）例如：第一次随机选择0号分区，等0号分区当前批次满了（默认16k）或者linger.ms设置得时间到，Kafka再随机一个分区进行使用（如果还是0会继续随机）

自定义分区器

需求：
例如我们实现一个分区器实现，发送过来的数据中如果包含了kafka，就发往0号分区，不包含就发往1号分区

实现步骤：

1. 定义类实现Partitoner接口
2. 重写方法（重点是partition()）

package com.tsg.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import java.util.Map;public class MyPartitioner implements Partitioner {public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {String msg = value.toString();if("kafka".equals(msg)){return 0;}return 1;}public void close() {}public void configure(Map<String, ?> configs) {}
}

关联自定义分区器

package com.tsg.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;public class CustomProducerCallback {public static void main(String[] args) {Properties properties = new Properties();// 连接集群properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "master:9092,slave1:9092");// 指定对应的key和value的序列化类型properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.tsg.kafka.producer.MyPartitioner");// 创建kafka生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);// 发送数据for (int i = 0; i < 50; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("four","kafka"), new Callback() {public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if(exception == null){System.out.println("主题：" +metadata.topic() + " 分区: " +metadata.partition());}}});}// 关闭资源kafkaProducer.close();}
}