Kafka入门-分区及压缩

一、生产者消息分区

Kafka的消息组织方式实际上是三级结构：主题-分区-消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中被保存多份。

分区的作用 就是提供负载均衡 的能力，或者说对数据进行分区的主要原因，就是为了实现系统的高伸缩性（Scalability ）。不同的分区能够被放置到不同节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度而进行的，这样每个节点的机器都能独立地执行各自分区的读写请求处理。并且，我们还可以通过添加新的节点机器来增加整体系统的吞吐量。

分区策略

所谓分区策略是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法 。Kafka为我们提供了默认的分区策略 ，同时它也支持自定义分区策略 。如果要自定义分区策略，需要显式地配置生产者端的参数partitioner.class 。这个参数该怎么设定呢？方法很简单，在编写生产者程序时，你可以编写一个具体的类实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口 。这个接口也很简单，只定义了两个方法：partition()和close() ，通常你只需要实现最重要的partition方法。我们来看看这个方法的方法签名：

int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);

这里的topic、key、keyBytes、value和valueBytes都属于消息数据 ，cluster则是集群信息（比如当前Kafka集群共有多少主题、多少Broker等）。只要实现类定义好了partition 方法，同时设置partitioner.class参数为实现类的FullQualified Name，那么生产者程序就会按照代码逻辑对消息进行分区。

比较常见的分区策略：

1. 轮询策略

未指定partitioner.class参数，默认使用

2. 随机策略

要实现随机策略版的partition方法，很简单，只需要两行代码即可：

java 复制代码

List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return ThreadLocalRandom.current().nextInt(partitions.size());

先计算出该主题总的分区数，然后随机地返回一个小于它的正整数。

3. 按消息键保序策略

Kafka允许为每条消息定义消息键，简称为Key 。这个Key的作用非常大，它可以是一个有着明确业务含义的字符串，比如客户代码、部门编号或是业务ID等；一旦消息被定义了Key，那么就可以保证同一个Key的所有消息都进入到相同的分区里面，实现这个策略的partition方法同样简单，只需要下面两行代码即可：

java 复制代码

List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return Math.abs(key.hashCode()) % partitions.size();

4. 基于地理位置的分区策略

这种策略一般只针对那些大规模的Kafka集群，特别是跨城市、跨国家甚至是跨大洲的集群。

根据Broker所在的IP地址实现定制化的分区策略。比如下面这段代码：

java 复制代码

List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return partitions.stream().filter(p -> isSouth(p.leader().host())).map(PartitionInfo::partition).findAny().get();

二、Kafka的压缩

Kafka的消息层次 都分为两层：消息集合（messageset）以及消息（message） 。一个消息集合中包含若干条日志项（record item） ，而日志项才是真正封装消息的地方。Kafka底层的消息日志由一系列消息集合日志项组成。Kafka通常不会直接操作具体的一条条消息，它总是在消息集合这个层面上进行写入操作。

在Kafka中，压缩可能发生在两个地方：生产者端和Broker端。

生产者端

生产者程序中配置compression.type参数即表示启用指定类型的压缩算法。比如下面这段程序代码展示了如何构建一个开启GZIP的Producer对象：

java 复制代码

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 开启GZIP压缩
props.put("compression.type", "gzip");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

这样Producer启动后生产的每个消息集合都是经GZIP压缩过的，故而能很好地节省网络传输带宽以及Kafka Broker端的磁盘占用。

Broker端

Broker端指定了和Producer端不同的压缩算法。Broker端也有一个参数叫compression.type，默认值是producer，可以设置不同压缩算法。
Broker端发生了消息格式转换。为了兼容老版本的格式，Broker端会对新版本消息执行向老版本格式的转换。这个过程中会涉及消息的解压缩和重新压缩。

解压缩

解压缩发生在消费者程序 中，也就是说Producer发送压缩消息到Broker后，Broker照单全收并原样保存起来。当Consumer 程序请求这部分消息时，由Consumer自行解压缩还原成之前的消息。

Consumer怎么知道这些消息是用何种压缩算法压缩的呢？其实答案就在消息中 。Kafka会将启用了哪种压缩算法封装进消息集合中，这样当Consumer读取到消息集合时，它自然就知道这些消息使用的是哪种压缩算法。

Producer端压缩、Broker端保持、Consumer端解压缩。

对于Kafka而言压缩算法对比：

在吞吐量方面：LZ4 > Snappy > zstd和GZIP；

而在压缩比方面，zstd > LZ4 > GZIP > Snappy。