kafka消息分区机制原理

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一样的broker上的分区中；

其它的产品中有相似的思想。

好比monogodb, es 里面叫作 shard;   hbase叫region,  cassdra叫vnode;

消息的三层结构

以下图：

即  topic -> partition -> message ; 

topic是逻辑上的消息容器；

partition实际承载消息，分布在不一样的kafka的broke上；

message即具体的消息。

分区策略

round-robin轮询

消息按照分区挨个的写。

randomness随机分区

随机的找一个分区写入，代码以下：

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

key

相同的key的消息写到固定的分区中

自定义分区

必须完成两步：

1，自定义分区实现类，须要实现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);

好比按照区域分区。

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：若是消息有key,按照key分区策略，不然按照轮询策略。

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。能够指定各类负载均衡算法。
负载均衡算法很是重要，须要极力避免消息分区不均的状况，可能给消费者带来性能瓶颈。

小结以下：

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