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;

消息的三层结构

如下图：

即  topic -> partition -> message ; 

kafka消息分区机制原理_kafka

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。

分区策略

round-robin轮询

kafka消息分区机制原理_负载均衡_02

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，代码如下：

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

kafka消息分区机制原理_负载均衡_03

key

相同的key的消息写到固定的分区中

kafka消息分区机制原理_负载均衡_04

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。

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：

kafka消息分区机制原理_负载均衡_05