Kafka Producer 将消息发布到单个分区

Question

我是 Kafka 的新手，正在阅读可用的官方文档。

在我的本地系统上，我已经与 zookeeper 一起启动了一个 kafka 实例。 Zookeper 和 kafka 服务器都在默认端口上运行。

我创建了一个主题“测试”，复制因子为 1，因为我只有一个 kafka 实例启动并运行。

除此之外，我还创建了两个分区。

我有两个消费者在同一个消费者组中订阅了这个队列。

现在我已经在 windows 机器上使用命令提示符启动了消费者。

当我从命令提示符启动生产者并将消息发布到主题时，一切正常。 Kafka 使用循环将消息推送到两个分区，并且每个消费者交替接收消息，因为他们每个人都在监听单独的分区。

但是，当我使用 java kafka-client jar 创建生产者时，即使我对消息使用不同的密钥，生产者也会将所有消息推送到同一个分区，因为所有消息都是在同一个消费者上接收的。

该分区不是 static 并且每次我运行我的生产者时它都会不断变化。

我已经尝试了与使用 java 代码提供给 kafka-client 生产者的配置完全相同的生产者从命令提示符开始的相同场景。 命令提示符生产者似乎工作正常，但代码生产者将所有消息推送到同一分区。

我已经尝试更改某些消息的密钥，希望代理将其发送到不同的分区，因为它在文档中提到代理使用消息的密钥路由消息。

public class KafkaProducerParallel {


public static void main(String[] args) throws InterruptedException, 
ExecutionException {

    Properties properties = new Properties();
    properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, 
"localhost:9092");
    properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "parallelism- 
 producer");
    properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, 
 StringSerializer.class);
    properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, 
LongSerializer.class);


    Producer<String, Long> parallelProducer = new KafkaProducer<> 
(properties);

    for(long i=0;i<100;i++) {

        ProducerRecord<String, Long> producerRecord;

        if(i<50) {
            producerRecord = new ProducerRecord<String, 
 Long>("second-topic", "Amoeba", i);
        }else {
            producerRecord = new ProducerRecord<String, 
 Long>("second-topic", "Bacteria", i);
        }

        RecordMetadata recordMetadata = 
  parallelProducer.send(producerRecord).get();

        System.out.printf("Sent record : with key %s and value 
 %d to partition %s", producerRecord.key(), producerRecord.value(), 
 recordMetadata.partition());
        System.out.println();
    }

    parallelProducer.close();


}

}

根据文档，kafka 代理通过使用密钥（生成密钥的 hash）决定将特定消息放入哪个分区。 我在一段时间后更改了记录的键，但消息仍然每次都会发送到同一个分区。

示例控制台 output 的代码：

  Sent record : with key Amoeba and value 0 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 1 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 2 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 3 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 4 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 5 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 6 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 7 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 8 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 9 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 10 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 11 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 12 to partition 1
  Sent record : with key Amoeba and value 13 to partition 1

 Sent record : with key Bacteria and value 87 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 88 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 89 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 90 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 91 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 92 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 93 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 94 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 95 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 96 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 97 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 98 to partition 1
 Sent record : with key Bacteria and value 99 to partition 1

Answer 1

一切都按预期工作。

在您的特定情况下， KafkaProducer使用的 Partitioner（用于确定分区）计算两个键的相同分区： Amoeba ， Bacteria 。 默认情况下 KafkaProducer 使用org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner 。

建议：更改key或增加分区数。

注意：生产者决定将消息放到哪个分区，而不是代理。

Answer 2

将代码从Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>更改为：

KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>

默认情况下，接口实现将数据放入同一个分区。 所以使用KafkaProducer而不是简单的 Producer

Answer 3

从 Apache Kafka 版本 2.4 及更高版本开始，已更改具有 null 键的记录的默认分区策略，其中粘性分区是默认行为。

之前的循环策略意味着具有 null 键的记录将在分区之间拆分，新的粘性分区策略将记录发送到同一分区，直到分区的批处理“完成”（这由 batch.size 或 linger.ms 定义）

查看这篇文章了解更多信息： 粘性分区的改进