kafka消息分区机制原理

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一、背景

kafka 如何支撑海量消息的集中写入？

答案就是消息分区。

核心思想是：负载均衡，采用合适的分区策略把消息写到不同的 broker 上的分区中；

其它的产品中有类似的思想。

比如 monogodb, es 里面叫做 shard; hbase 叫 region, cassdra 叫 vnode;

二、消息的三层结构

如下图：

即 topic -> partition -> message ;

• topic 是逻辑上的消息容器；
• partition 实际承载消息，分布在不同的 kafka 的 broke 上；
• message 即具体的消息。

三、分区策略

1. round-robin 轮询

消息按照分区挨个的写。

2. randomness 随机分区
随机的找一个分区写入，代码如下：

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

3. key
相同的 key 的消息写到固定的分区中

4. 自定义分区

必须完成两步：

①. 自定义分区实现类，需要实现 org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner 接口。

主要是实现下面的方法：

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

比如按照区域分区。

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

②. 显示配置生产者端的参数 partitioner.class 为具体的类

系统默认：如果消息有 key, 按照 key 分区策略，否则按照轮询策略。

四、小结

kafka 的分区实现消息的高吞吐量的主要依托，主要是实现了写的负载均衡。可以指定各种负载均衡算法。

负载均衡算法非常重要，需要极力避免消息分区不均的情况，可能给消费者带来性能瓶颈。

小结如下：

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