kafka訊息分割槽機制原理
阿新 • • 發佈：2020-04-23
背景
kafka如何支撐海量訊息的集中寫入？
答案就是訊息分割槽。
核心思想是：負載均衡，採用合適的分割槽策略把訊息寫到不同的broker上的分割槽中；
其它的產品中有類似的思想。
比如monogodb, es 裡面叫做 shard; hbase叫region, cassdra叫vnode;
訊息的三層結構
如下圖：
即 topic -> partition -> message ;
topic是邏輯上的訊息容器；
partition實際承載訊息，分佈在不同的kafka的broke上；
message即具體的訊息。
分割槽策略
round-robin輪詢
訊息按照分割槽挨個的寫。
randomness隨機分割槽
隨機的找一個分割槽寫入，程式碼如下：
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return ThreadLocalRandom.current().nextInt(partitions.size());
key
相同的key的訊息寫到固定的分割槽中
自定義分割槽
必須完成兩步：
1，自定義分割槽實現類，需要實現org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner介面。
主要是實現下面的方法：
int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);
比如按照區域分割槽。
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return partitions.stream().filter(p -> isSouth(p.leader().host()))
.map(PartitionInfo::partition).findAny().get();
2，顯示配置生產者端的引數partitioner.class為具體的類
系統預設：如果訊息有key,按照key分割槽策略，否則按照輪詢策略。
小結
kafka的分割槽實現訊息的高吞吐量的主要依託，主要是實現了寫的負載均衡。可以指定各種負載均衡演算法。
負載均衡演算法非常重要，需要極力避免訊息分割槽不均的情況，可能給消費者帶來效能瓶頸。
小結如下：
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