这篇文章主要讲解了“java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么”吧!
合理的使用存储资源:把海量的数据按照分区切割成一小块的数据存储在多台Broker上。此时能够保证每台服务器存储资源能够被充分利用到。而且小块数据在寻址时间上更有优势~
如果将全部的数据存储在一台机器上,那么要对当前数据做副本的时候,由于服务器资源配置不同,就有可能会出现副本数据存放失败,从而增加数据丢失的可能性。
同时,如果单个文件过大,副本放置时间、内容检索时间都会极大的延长,从而导致Kafka性能降低。
负载均衡: 数据生产或消费期间,生产者已分区的单位发送数据,消费者分区的单位进行消费。 期间,各分区生产和消费数据互不影响,这样能够达到合理控制分区任务的程度,提高任务的并行度。从而达到负载均衡的效果。
刚才我们提到:生产者已分区为单位向Broker发送数据。那么问题来了:
生产者是怎么知道该向哪个分区发送数据呢?
这就是我们接下来要研究的分区策略。
private int partition(ProducerRecord<K, V> record, byte[] serializedKey, byte[] serializedValue, Cluster cluster) { // 如果在消息中指定了分区 if (record.partition() != null) return record.partition(); if (partitioner != null) { // 分区器通过计算得到分区 int customPartition = partitioner.partition( record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue, cluster); if (customPartition < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format( "The partitioner generated an invalid partition number: %d. Partition number should always be non-negative.", customPartition)); } return customPartition; } // 通过序列化key计算分区 if (serializedKey != null && !partitionerIgnoreKeys) { // hash the keyBytes to choose a partition return BuiltInPartitioner.partitionForKey(serializedKey, cluster.partitionsForTopic(record.topic()).size()); } else { // 返回-1 return RecordMetadata.UNKNOWN_PARTITION; } }
下面的代码可以说是整个分区器的核心部分,可以通过以下的步骤进行说明:
如果在生产消息的时候,已经指定了需要发送的分区位置,那么就会直接使用已经指定的份具体的位置,这样子还节省了也不计算的时间
如果在生产者配置Properties
中指定了分区策略类,那么消息生产就会通过已经指定的分区策略类进行分区计算
否则就会以serializedKey
作为参数,通过hash取模的方式计算。如果serializedKey == null
,那么就会采用粘性分区的逻辑。 这在Kafka中属于默认分区器。
如果以上情况都没有包含,那么他就会直接返回-1。相当于ack=0
的情况。
在Kafka中分区策略我们是可以自定义的。当然Kafka也为我们内置了三种分区策略类。 接下来我们挑个重点来介绍,来给我们自定义分区器做一个铺垫~
我们已经看到,DefaultPartitioner
和UniformStickyPartitioner
已经被标注为过期类,当然也并不妨碍我们来了解一下。
在当前版本中,如果没有对partitioner.class
进行配置,此时的分区策略就会采用当前类作为默认分区策略类。
而以下是DefaultPartitioner策略类的核心实现方式,并且标记部分的代码实现其实就是UniformStickyPartitioner
的计算逻辑
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster, int numPartitions) { if (keyBytes == null) { // 就是这段属于UniformStickyPartitioner的实现逻辑 return stickyPartitionCache.partition(topic, cluster); } return BuiltInPartitioner.partitionForKey(keyBytes, numPartitions); }
还有一段代码让我们来一起看看
public static int partitionForKey(final byte[] serializedKey, final int numPartitions) { return Utils.toPositive(Utils.murmur2(serializedKey)) % numPartitions; }
这段代码不管有多复杂,调用方法有多少,但最终我们是能够发现:
它的本质其实是在对序列化Key
做哈希计算,然后通过hash值和分区数做取模运算,然后得到结果分区位置
这是一种比较重要的计算方式,但却不是唯一的方式
---这是分割线---
接下来继续,我们看看如果无法对序列化Key计算,会是怎么样的计算逻辑?
我们先开始来看一下,是在哪个地方得到的serializedKey
,并且什么情况下serializedKey
会是NULL
看看下面的这个代码眼熟不?
// 生产者生产消息对象 ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>( "newTopic001", "data from " + KafkaQuickProducer.class.getName() );
// KafkaProducer#doSend() // line994 serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.key());
public class StringSerializer implements Serializer<String> { // 省略。。。 @Override public byte[] serialize(String topic, String data) { if (data == null) { return null; } else { return data.getBytes(encoding); } } }
从上面的代码来看,基本上能够实锤了:
当在生成ProducerRecord
对象的时候,如果没有对消息设置key参数,此时序列化之后的key就是个null
那么当序列化之后的Key为NULL之后,此时分区计算逻辑就会改变。
此时相当于我们已经进入到UniformStickyPartitioner
的计算逻辑, 当然了在我们使用的3.3版本中当前类也已经被标注为过期
根据前面的说法,粘性分区主要解决了消息无Key的分区计算逻辑,那么粘性分区并不是说每次都使用同一个分区
它是通过一个大的Batch为单位,尽量将batch内的消息固定在同一个分区内,这样在很大程度上能够保证:
防止消息无规律的分散在不同的分区内,降低分区倾斜
同时不需要每次进行分区计算,也降低了Producer的延迟
而实现方式是采用ConcurrentMap来进行缓存,感兴趣的大家可以看看StickyPartitionCache
的源码
而当Batch内消息满足发送条件被发送出去之后,才会开始再次计算下一个分区,为此在KafkaProducer
中还专门调用了新的方法
partitioner.onNewBatch(topic, cluster, prevPartition);
public void onNewBatch(String topic, Cluster cluster, int prevPartition) { stickyPartitionCache.nextPartition(topic, cluster, prevPartition); }
这是在当前版本中唯一没有被标注的类,未来说不定会成为默认分区策略类,我们不看,就瞄一眼
private int nextValue(String topic) { AtomicInteger counter = topicCounterMap.computeIfAbsent(topic, k -> new AtomicInteger(0)); return counter.getAndIncrement(); } public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) { List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic); int numPartitions = partitions.size(); int nextValue = nextValue(topic); List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic); if (!availablePartitions.isEmpty()) { int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size(); return availablePartitions.get(part).partition(); } else { // no partitions are available, give a non-available partition return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions; } }
这个类的解释,嗯。。你们看那个合适吧~
其实这个逻辑非常简单:
通过AtomicInteger.getAndIncrement()
的方式将每次写入平均分配到不同的分区中
不同与其他分区策略类,它不关心Key是否为NULL
我们先来做个小实验吧: 将分区策略类修改为RoundRobinPartitioner
,也方便后续自定义分区器的配置操作
config.setProperty( ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.producer.RoundRobinPartitioner" );
就这样就能实现,看结果验证~
中间穿插了一点小知识,那么接下来就会进入到我们最后一个环节:尝试自定义分区器
前面我们也提到过,相信大家没有忘记partitioner.class这个配置
那么接下来就进入到重头戏:自定义分区器实战编码环节。
public class CustomPartitioner implements Partitioner { @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { // nothing } @Override public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) { // 如果keyBytes == null // 直接去0号位置 if (null == keyBytes) { return 0; } // 已默认分区策略实现 int numPartitions = cluster.partitionsForTopic(topic).size(); return BuiltInPartitioner.partitionForKey(keyBytes, numPartitions); } @Override public void close() { // nothing } }
我们就先做的简单一点,主要是想让大家明白自定义分区器的实现:
如果没有给定指定key,那么就默认全部去0号分区
否则就通过key做取模计算
当自定义分区器实现完成之后,接下来我们就需要通过发送者进行验证。当然了,主要还是通过partitioner.class
进行修改
// 给出关键代码,其他的都是一样的。就不赘述了~~~ config.setProperty(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "top.zopx.kafka.partitioner.CustomPartitioner");
通过执行之后,我们来看看它的运行效果是否满足我们的预期
另一种运行结果与默认分区器有Key的情况类似,这里就不再重复贴图
感谢各位的阅读,以上就是“java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对java分布式流式处理组件Producer分区的作用是什么这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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