1 分区的好处
（1）便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一
块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。
（2）提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据。
2 生产者发送消息的分区策略
（1）默认的分区器DefaultPartitioner
（i）指明partition情况下直接使用指明的partition的值。
（ii）没有指明partition值，但是又key的情况下，将key的hash值与topic的partition数进行取余得到partition的值。
（iii）在没有partition值和没有key的情况下，Kafka采用Sticky Partition（黏性分区器），随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，等该分区的batch已满或者已完成，Kafka再随机选择一个分区进行使用。
（2）案例一：将数据发往指定分区下：
package com.study.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//0.创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
//给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
//1.创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
//2.调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 3; i++) {
// 指定数据发送到 1 号分区，key 为空（IDEA 中 ctrl + p 查看参数）
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",1,"","test" + i), new Callback() {
// 该方法在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
if (e == null) {
// 没有异常,输出信息到控制台
System.out.println("topic:" + recordMetadata.topic() + " partition:" + recordMetadata.partition());
}else {
// 出现异常打印
e.printStackTrace();
}
}
});
// 延迟一会会看到数据发往不同分区
Thread.sleep(2);
}
//3.关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
3）案例二：没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值。
适用于将MySQL中的某个表中的数据发送到Kafka中的某个分区，此时key值为表名。
package com.study.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//0.创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
//给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
//1.创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
//2.调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 3; i++) {
// 依次指定 key 值为 a,b,f ，数据 key 的 hash 值与 3 个分区求余，分别发往 1、2、0
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","a","test" + i), new Callback() {
// 该方法在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
if (e == null) {
// 没有异常,输出信息到控制台
System.out.println("topic:" + recordMetadata.topic() + " partition:" + recordMetadata.partition());
}else {
// 出现异常打印
e.printStackTrace();
}
}
});
// 延迟一会会看到数据发往不同分区
Thread.sleep(2);
}
//3.关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
3 自定义分区器
需求：实现一个分区器，实现发送过来的数据中如果包含test，就发往 0 号分区，不包含test，就发往 1 号分区。
步骤：
（1）定义类实现Partitioner 接口。
（2）重写partition()方法。
package com.study.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import java.util.Map;
/**
* 1. 实现接口 Partitioner
* 2. 实现 3 个方法:partition,close,configure
* 3. 编写 partition 方法,返回分区号
*/
public class MyPartitioner implements Partitioner {
/**
* 返回信息对应的分区
* @param s 主题
* @param o 消息的 key
* @param bytes 消息的 key 序列化后的字节数组
* @param o1 消息的 value
* @param bytes1 消息的 value 序列化后的字节数组
* @param cluster 集群元数据可以查看分区信息
* @return
* */
@Override
public int partition(String s, Object o, byte[] bytes, Object o1, byte[] bytes1, Cluster cluster) {
//获取消息
String msgValue = o1.toString();
//创建partition
int partition;
//判断消息是否含test
if( msgValue.contains("test"))
{
partition = 0;
}else{
partition = 1;
}
return partition;
}
// 关闭资源
@Override
public void close() {
}
// 配置方法
@Override
public void configure(Map<String, ?> map) {
}
}
（3）使用自定义分区器，在生产者的配置中添加分区器参数。
package com.study.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//0.创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
//给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
// 添加自定义分区器
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.study.kafka.producer.MyPartitioner");
//1.创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
//2.调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 3; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","test" + i), new Callback() {
// 该方法在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
if (e == null) {
// 没有异常,输出信息到控制台
System.out.println("topic:" + recordMetadata.topic() + " partition:" + recordMetadata.partition());
}else {
// 出现异常打印
e.printStackTrace();
}
}
});
// 延迟一会会看到数据发往不同分区
Thread.sleep(2);
}
//3.关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
（4）在 hadoop102 上开启Kafka 消费者。
（5）在 IDEA 控制台观察回调信息。
