重庆市住建厅网站网页开发工资多少

今天发现一个Kafka消息倾斜的问题，小小记录一下

问题出现的原因：

我的topic有16个分区，我的用户id是uuid，整体是比较均匀的，对id做hash处理后然后对分区数量取模作为消息的key，最后发送Kafka消息使用如下方法：

	@Overridepublic ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, @Nullable V data) {ProducerRecord<K, V> producerRecord = new ProducerRecord<>(topic, key, data);return doSend(producerRecord);}

最后发现16个分区中有7个分区没数据

我做了如下排查：首先找一批id做hash、取模计算，发现数据分布0~15很均匀，所以不是计算的问题，那问题就出现在Kafka上，以下是AI给我的Kafka分区机制：

所以相当于做了两次hash并且取模，导致数据倾斜，改进如下：

	@Overridepublic ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, Integer partition, K key, @Nullable V data) {ProducerRecord<K, V> producerRecord = new ProducerRecord<>(topic, partition, key, data);return doSend(producerRecord);}

直接使用指定分区的方法