【Kafka】Kafka Producer 分区-05
- [1. 分区的好处](#1. 分区的好处)
- [2. 分区策略](#2. 分区策略)
-
- [2.1 默认的分区器 DefaultPartitioner](#2.1 默认的分区器 DefaultPartitioner)
- [3. 自定义分区器](#3. 自定义分区器)
1. 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。
see 2.4.1http://t.csdnimg.cn/m1O9u
2. 分区策略
2.1 默认的分区器 DefaultPartitioner
java
/**
* The default partitioning strategy:
* <ul>
* <li>If a partition is specified in the record, use it
* <li>If no partition is specified but a key is present choose a
partition based on a hash of the key
* <li>If no partition or key is present choose the sticky
partition that changes when the batch is full.
*
* See KIP-480 for details about sticky partitioning.
*/
public class DefaultPartitioner implements Partitioner {
... ...
}策略如下：
- 如果记录中指定了分区，使用指定的分区。
这意味着生产者在发送消息时明确指定了一个分区号，Kafka将直接使用这个分区。 - 如果没有指定分区但存在键，根据键的哈希值选择分区。
如果消息中没有明确指定分区，但是提供了一个键，Kafka会使用键的哈希值来计算应该使用哪个分区。这可以保证具有相同键的消息被发送到相同的分区，从而保证消息的有序性。 - 如果既没有指定分区也没有键，选择一个"sticky partition"（粘性分区），在批次满时更换分区。
如果消息既没有指定分区，也没有键，Kafka将使用"sticky partition"策略。这种策略会在消息批次满时更换分区，以便于提高效率和性能。
这个注释是对DefaultPartitioner类的说明，该类实现了Partitioner接口，用于定义消息分区的策略。DefaultPartitioner类的主要功能就是根据上述规则决定消息发送到哪个分区。以下是DefaultPartitioner类的示例实现结构：
java
public class DefaultPartitioner implements Partitioner {
// 初始化方法
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
// 配置代码
}
// 计算分区的方法
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
// 分区计算逻辑
}
// 清理资源的方法
@Override
public void close() {
// 资源清理代码
}
}该实现中包括了三个主要的方法：
- configure(Map<String, ?> configs)：用于初始化和配置分区器。
- partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster)：用于根据给定的主题、键和值来计算应该使用哪个分区。
- close()：用于在分区器关闭时清理资源。
案例一： 将数据发往指定 partition 的情况下，例如，将所有数据发往分区 1 中。
java
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102
:9092 ");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<>(properties);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 指定数据发送到 1 号分区，key 为空（IDEA 中 ctrl + p 查看参数）
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",
1, "", "atguigu " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
Exception e) {
if (e == null) {
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition()
);
} else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}案例二： 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。
java
public class CustomProducerCallback {
public static void main(String[] args) {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<>(properties);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 依次指定 key 值为 a,b,f ，数据 key 的 hash 值与 3 个分区求余，分别发往 1、2、0
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",
"a", "atguigu " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
Exception e) {
if (e == null) {
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition()
);
} else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}3. 自定义分区器
如果研发人员可以根据企业需求，自己重新实现分区器
-
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 atguigu，就发往 0 号分区，不包含 atguigu，就发往 1 号分区。
-
实现步骤
定义类实现 Partitioner 接口
重写 partition()方法
java
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import java.util.Map;
/**
* 1. 实现接口 Partitioner
* 2. 实现 3 个方法:partition,close,configure
* 3. 编写 partition 方法,返回分区号
*/
public class MyPartitioner implements Partitioner {
/**
* 返回信息对应的分区
*
* @param topic 主题
* @param key 消息的 key
* @param keyBytes 消息的 key 序列化后的字节数组
* @param value 消息的 value
* @param valueBytes 消息的 value 序列化后的字节数组
* @param cluster 集群元数据可以查看分区信息
* @return
*/
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[]
keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
// 获取消息
String msgValue = value.toString();
// 创建 partition
int partition;
// 判断消息是否包含 atguigu
if (msgValue.contains("atguigu")) {
partition = 0;
} else {
partition = 1;
}
// 返回分区号
return partition;
}
// 关闭资源
@Override
public void close() {
}
// 配置方法
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
}使用分区器的方法，在生产者的配置中添加分区器参数。
java
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
// 添加自定义分区器
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "com.atgui
gu.kafka.producer.MyPartitioner");
KafkaProducer < String, String > kafkaProducer = new
KafkaProducer<>(properties);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
Exception e) {
if (e == null) {
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition()
);
} else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}测试
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者
java
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first②在 IDEA 控制台观察回调信息
java
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
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主题：first->分区：0
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