java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么

这篇文章主要讲解了“java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么”吧！

为什么需要分区

分区的作用

• 合理的使用存储资源：把海量的数据按照分区切割成一小块的数据存储在多台Broker上。此时能够保证每台服务器存储资源能够被充分利用到。而且小块数据在寻址时间上更有优势~

如果将全部的数据存储在一台机器上，那么要对当前数据做副本的时候，由于服务器资源配置不同，就有可能会出现副本数据存放失败，从而增加数据丢失的可能性。

同时，如果单个文件过大，副本放置时间、内容检索时间都会极大的延长，从而导致Kafka性能降低。

• 负载均衡： 数据生产或消费期间，生产者已分区的单位发送数据，消费者分区的单位进行消费。 期间，各分区生产和消费数据互不影响，这样能够达到合理控制分区任务的程度，提高任务的并行度。从而达到负载均衡的效果。

刚才我们提到：生产者已分区为单位向Broker发送数据。那么问题来了：

• 生产者是怎么知道该向哪个分区发送数据呢？

这就是我们接下来要研究的分区策略。

分区策略

private int partition(ProducerRecord<K, V> record, byte[] serializedKey, byte[] serializedValue, Cluster cluster) {    // 如果在消息中指定了分区    if (record.partition() != null)        return record.partition();    if (partitioner != null) {        // 分区器通过计算得到分区        int customPartition = partitioner.partition(            record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue, cluster);        if (customPartition < 0) {            throw new IllegalArgumentException(String.format(                "The partitioner generated an invalid partition number: %d. Partition number should always be non-negative.", customPartition));        }        return customPartition;    }    // 通过序列化key计算分区    if (serializedKey != null && !partitionerIgnoreKeys) {        // hash the keyBytes to choose a partition        return BuiltInPartitioner.partitionForKey(serializedKey, cluster.partitionsForTopic(record.topic()).size());    } else {        // 返回-1        return RecordMetadata.UNKNOWN_PARTITION;    }}

下面的代码可以说是整个分区器的核心部分，可以通过以下的步骤进行说明：

• 如果在生产消息的时候，已经指定了需要发送的分区位置，那么就会直接使用已经指定的份具体的位置，这样子还节省了也不计算的时间

• 如果在生产者配置Properties中指定了分区策略类，那么消息生产就会通过已经指定的分区策略类进行分区计算

• 否则就会以serializedKey作为参数，通过hash取模的方式计算。如果serializedKey == null，那么就会采用粘性分区的逻辑。 这在Kafka中属于默认分区器。

• 如果以上情况都没有包含，那么他就会直接返回-1。相当于ack=0的情况。

在Kafka中分区策略我们是可以自定义的。当然Kafka也为我们内置了三种分区策略类。 接下来我们挑个重点来介绍，来给我们自定义分区器做一个铺垫～

我们已经看到，DefaultPartitioner和UniformStickyPartitioner已经被标注为过期类，当然也并不妨碍我们来了解一下。

DefaultPartitioner

在当前版本中，如果没有对partitioner.class进行配置，此时的分区策略就会采用当前类作为默认分区策略类。

而以下是DefaultPartitioner策略类的核心实现方式，并且标记部分的代码实现其实就是UniformStickyPartitioner的计算逻辑

public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster, int numPartitions) {    if (keyBytes == null) {        // 就是这段属于UniformStickyPartitioner的实现逻辑        return stickyPartitionCache.partition(topic, cluster);    }    return BuiltInPartitioner.partitionForKey(keyBytes, numPartitions);}

还有一段代码让我们来一起看看

public static int partitionForKey(final byte[] serializedKey, final int numPartitions) {    return Utils.toPositive(Utils.murmur2(serializedKey)) % numPartitions;}

这段代码不管有多复杂，调用方法有多少，但最终我们是能够发现：

• 它的本质其实是在对序列化Key做哈希计算，然后通过hash值和分区数做取模运算，然后得到结果分区位置

这是一种比较重要的计算方式，但却不是唯一的方式

---这是分割线---

接下来继续，我们看看如果无法对序列化Key计算，会是怎么样的计算逻辑？

我们先开始来看一下，是在哪个地方得到的serializedKey，并且什么情况下serializedKey会是NULL

看看下面的这个代码眼熟不？

// 生产者生产消息对象ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(        "newTopic001",        "data from " + KafkaQuickProducer.class.getName());

// KafkaProducer#doSend()// line994serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.key());

public class StringSerializer implements Serializer<String> {    // 省略。。。    @Override    public byte[] serialize(String topic, String data) {        if (data == null) {            return null;        } else {            return data.getBytes(encoding);        }    }}

从上面的代码来看，基本上能够实锤了：

• 当在生成ProducerRecord对象的时候，如果没有对消息设置key参数，此时序列化之后的key就是个null

• 那么当序列化之后的Key为NULL之后，此时分区计算逻辑就会改变。

此时相当于我们已经进入到UniformStickyPartitioner的计算逻辑， 当然了在我们使用的3.3版本中当前类也已经被标注为过期

根据前面的说法，粘性分区主要解决了消息无Key的分区计算逻辑，那么粘性分区并不是说每次都使用同一个分区

它是通过一个大的Batch为单位，尽量将batch内的消息固定在同一个分区内，这样在很大程度上能够保证：

• 防止消息无规律的分散在不同的分区内，降低分区倾斜

• 同时不需要每次进行分区计算，也降低了Producer的延迟

而实现方式是采用ConcurrentMap来进行缓存，感兴趣的大家可以看看StickyPartitionCache的源码

而当Batch内消息满足发送条件被发送出去之后，才会开始再次计算下一个分区，为此在KafkaProducer中还专门调用了新的方法

partitioner.onNewBatch(topic, cluster, prevPartition);

public void onNewBatch(String topic, Cluster cluster, int prevPartition) {    stickyPartitionCache.nextPartition(topic, cluster, prevPartition);}

RoundRobinPartitioner

这是在当前版本中唯一没有被标注的类，未来说不定会成为默认分区策略类，我们不看，就瞄一眼

private int nextValue(String topic) {    AtomicInteger counter = topicCounterMap.computeIfAbsent(topic, k -> new AtomicInteger(0));    return counter.getAndIncrement();}public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {    List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);    int numPartitions = partitions.size();    int nextValue = nextValue(topic);    List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);    if (!availablePartitions.isEmpty()) {        int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();        return availablePartitions.get(part).partition();    } else {        // no partitions are available, give a non-available partition        return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;    }}

这个类的解释，嗯。。你们看那个合适吧～

其实这个逻辑非常简单：

• 通过AtomicInteger.getAndIncrement()的方式将每次写入平均分配到不同的分区中

• 不同与其他分区策略类，它不关心Key是否为NULL

我们先来做个小实验吧： 将分区策略类修改为RoundRobinPartitioner，也方便后续自定义分区器的配置操作

config.setProperty(        ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,         "org.apache.kafka.clients.producer.RoundRobinPartitioner");

就这样就能实现，看结果验证～

中间穿插了一点小知识，那么接下来就会进入到我们最后一个环节：尝试自定义分区器

自定义分区器

前面我们也提到过，相信大家没有忘记partitioner.class这个配置

那么接下来就进入到重头戏：自定义分区器实战编码环节。

public class CustomPartitioner implements Partitioner {    @Override    public void configure(Map<String, ?> configs) {        // nothing    }    @Override    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {        // 如果keyBytes == null        // 直接去0号位置        if (null == keyBytes) {            return 0;        }        // 已默认分区策略实现        int numPartitions = cluster.partitionsForTopic(topic).size();        return BuiltInPartitioner.partitionForKey(keyBytes, numPartitions);    }    @Override    public void close() {        // nothing    }}

我们就先做的简单一点，主要是想让大家明白自定义分区器的实现：

• 如果没有给定指定key，那么就默认全部去0号分区

• 否则就通过key做取模计算

当自定义分区器实现完成之后，接下来我们就需要通过发送者进行验证。当然了，主要还是通过partitioner.class进行修改

// 给出关键代码，其他的都是一样的。就不赘述了~~~config.setProperty(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "top.zopx.kafka.partitioner.CustomPartitioner");

通过执行之后，我们来看看它的运行效果是否满足我们的预期

另一种运行结果与默认分区器有Key的情况类似，这里就不再重复贴图

感谢各位的阅读，以上就是“java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！