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java分布式流式处理组件Producer分区理论

2023-03-07 10:43:34 作者：谢先生说技术

这篇文章主要为大家介绍了java分布式流式处理组件Producer分区理论详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

前言

前面我们已经对Producer发送原理做了一个比较详细的说明，其中我们提到了分区器。其实从整体结构上来讲，分区器也是属于一个非常重要的知识点，所以我们来专门对分区以及分区策略等内容做一个介绍。

为什么需要分区

分区的作用

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。

分区策略

其实我们在上一篇文章中已经见到了，看这里：

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。

DefaultPartitioner

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);
}

RoundRobinPartitioner

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

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

代码说明

本文全部代码可进入Gitee中进行查看，更多精彩内容敬请关注~

本次关于生产者分区器就介绍到这里，下期我们将推出针对Producer的生产优化核心关注点，更多关于java分布式Producer分区的资料请关注脚本之家其它相关文章！