【1】分区策略

Kafka中Topic是对数据逻辑上的分类，而Partition才是数据真正存储的物理位置。所以在生产数据时，如果只是指定Topic的名称，其实Kafka是不知道将数据发送到哪一个Broker节点的。我们可以在构建数据传递Topic参数的同时，也可以指定数据存储的分区编号。

指定分区传递数据是没有任何问题的。Kafka会进行基本简单的校验，比如是否为空，是否小于0之类的。但是你的分区是否存在就无法判断了，所以需要从Kafka中获取集群元数据信息，此时会因为长时间获取不到元数据信息而出现超时异常。所以如果不能确定分区编号范围的情况，不指定分区还是一个不错的选择。

如果不指定分区，Kafka会根据集群元数据中的主题分区来通过算法来计算分区编号并设定：

(1) 如果指定了分区，直接使用

(2) 如果指定了自己的分区器，通过分区器计算分区编号，如果有效，直接使用

(3) 如果指定了数据Key，且使用Key选择分区的场合，采用murmur2非加密散列算法（类似于hash）计算数据Key序列化后的值的散列值，然后对主题分区数量模运算取余，最后的结果就是分区编号

(4) 如果未指定数据Key，或不使用Key选择分区，那么Kafka会采用优化后的粘性分区策略进行分区选择：

• 没有分区数据加载状态信息时，会从分区列表中随机选择一个分区。
• 如果存在分区数据加载状态信息时，
  • 根据分区数据队列加载状态，通过随机数获取一个权重值。
  • 根据这个权重值在队列加载状态中进行二分查找法，查找权重值的索引值。
  • 将这个索引值加1就是当前设定的分区。

增加数据后，会根据当前粘性分区中生产的数据量进行判断，是不是需要切换其他的分区。判断标准就是大于等于批次大小（16K）的2倍，或大于一个批次大小（16K）且需要切换。如果满足条件，下一条数据就会放置到其他分区。

【2】分区器

在某些场合中，指定的数据我们是需要根据自身的业务逻辑发往指定的分区的。所以需要自己定义分区编号规则，而不是采用Kafka自动设置。Kafka早期版本中提供了两个分区器，不过在当前kafka版本中已经不推荐使用了。

自定义分区器

首先我们需要创建一个类，然后实现Kafka提供的分区类接口Partitioner，接下来重写方法。这里我们只关注partition方法即可，因为此方法的返回结果就是需要的分区编号。

/**
 * TODO 自定义分区器实现步骤：
 *      1. 实现Partitioner接口
 *      2. 重写方法
 *         partition : 返回分区编号，从0开始
 *         close
 *         configure
 */
public class KafkaPartitionerMock implements Partitioner {
    /**
     * 分区算法 - 根据业务自行定义即可
     * @param topic The topic name
     * @param key The key to partition on (or null if no key)
     * @param keyBytes The serialized key to partition on( or null if no key)
     * @param value The value to partition on or null
     * @param valueBytes The serialized value to partition on or null
     * @param cluster The current cluster metadata
     * @return 分区编号，从0开始
     */
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        return 0;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

配置分区器

public class ProducerPartitionTest {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, Object> configMap = new HashMap<>();
        configMap.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        configMap.put( ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        configMap.put( ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 这里配置自定义分区器
        configMap.put( ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, KafkaPartitionerMock.class.getName());

        KafkaProducer<String, String> producer = null;
        try {
            producer = new KafkaProducer<>(configMap);
            for ( int i = 0; i < 1; i++ ) {
                ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", "key" + i, "value" + i);
                final Future<RecordMetadata> send = producer.send(record, new Callback() {
                    public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                        if ( e != null ) {
                            e.printStackTrace();
                        } else {
                            System.out.println("数据发送成功：" + record.key() + "," + record.value());
                        }
                    }
                });
            }
        } catch ( Exception e ) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if ( producer != null ) {
                producer.close();
            }
        }
    }
}