标签：重试生产者分区 Kafka 发送消息

生产者创建消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，生产者可能被称为发布者或写入者。

一般情况下，一个消息会被发布到一个特定的主题上。生产者在默认情况下把消息均衡地分布到主题的所有分区上，而并不关心特定消息会被写到哪个分区。不过，在某些情况下，生产者会把消息直接写到指定的分区。这通常是通过消息键和分区器来实现的，分区器为键生成一个散列值，并将其映射到指定的分区上。这样可以保证包含同一个键的消息会被写到同一个分区上。生产者也可以使用自定义的分区器，根据不同的业务规则将消息映射到分区。

生产者发送消息的方式

生产者发送消息主要有 2 种方式：同步发送消息、异步发送消息

同步发送消息

同步发送消息：我们调用 KafkaProducer 的 send() 方法发送消息，send() 方法会返回一个包含 RecordMetadata 的 Future 对象，然后调用 Future 的 get() 方法等待 Kafka 响应，通过 Kafka 的响应，我们就可以知道消息是否发送成功。

如果服务器返回错误，Future 的 get() 方法会抛出异常。
如果没有发生错误，我们会得到一个 RecordMetadata 对象，这个对象包含消息的目标主题、分区信息和消息的偏移量等信息。

我们调用 KafkaProducer 的 send() 方法发送 ProducerRecord 对象，消息先是被放进缓冲区，然后使用单独的线程将消息发送到服务器端。

异常处理

如果在发送数据之前或者在发送过程中发生了任何错误，比如 broker 返回了一个不允许重发消息的异常或者已经超过了重发的次数，那么就会抛出异常。在发送消息之前，生产者也是有可能发生异常的。这些异常有可能是 SerializationException（说明序列化消息失败）、BufferExhaustedException 或 TimeoutException（说明缓冲区已满），又或者是 InterruptException（说明发送线程被中断）。

KafkaProducer 一般会发生两类错误。

其中一类是可重试错误，这类错误可以通过重发消息来解决。比如对于连接错误，可以通过再次建立连接来解决，“无主（no leader）”错误则可以通过重新为分区选举首领来解决。KafkaProducer 可以被配置成自动重试，如果在多次重试后仍无法解决问题，应用程序会收到一个重试异常。
另一类错误无法通过重试解决，比如“消息太大”异常。对于这类错误，KafkaProducer 不会进行任何重试，直接抛出异常。

public void send(String topic, String key, String val) {

    ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>(topic, key, val);

    try {
        ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = kafkaTemplate.send(producerRecord);
        SendResult<String, String> sendResult = future.get();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

异步发送消息

异步发送消息：我们调用 KafkaProducer 的 send() 方法，并指定一个回调方法，在服务器返回响应时调用该方法。

大多数时候，我们并不需要等待响应。不过在遇到消息发送失败时，我们需要抛出异常、记录错误日志，或者把消息写入“错误消息”文件以便日后分析。为了在异步发送消息的同时能够对异常情况进行处理，生产者提供了回调支持。

为了使用回调，需要一个实现了 org.apache.kafka.clients.producer.Callback 接口的类，这个接口只有一个 onCompletion() 方法。如果 Kafka 返回一个错误，onCompletion() 方法会抛出一个非空异常。通过 onCompletion() 方法抛出的异常，我们可以对发送失败的消息进行处理。一般情况下，因为生产者会自动进行重试，所以就没必要在代码逻辑里处理那些可重试的错误。你只需要处理那些不可重试的错误或重试次数超出上限的情况。

private class DemoProducerCallback implements Callback {
    @Override
    public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
        if (e != null) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("CustomerCountry", "Biomedical Materials", "USA");

producer.send(record, new DemoProducerCallback());

分区器

介绍分区

ProducerRecord 对象包含目标主题、消息键和值（消息）。

如果消息键为 null，并且使用了默认的 DefaultPartitioner 分区器，那么分区器使用粘性分区策略（UniformSticky），会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，等到该分区的 batch 已满或者已完成，Kafka 再随机一个分区进行使用（保证和上一次的分区不同）。
如果消息键不为 null，并且使用了默认的 DefaultPartitioner 分区器，那么分区器会对消息键进行散列（使用 Kafka 自己的散列算法，即使升级 Java 版本，散列值也不会发生变化），然后根据散列值把消息映射到特定的分区上（散列值与主题的分区数进行取余得到 partition 值）。

这里的关键之处在于，同一个键总是被映射到同一个分区上，所以在进行映射时，我们会使用主题的所有分区，而不仅仅是可用的分区。这也意味着，如果写入数据的分区是不可用的，那么就会发生错误。

只有在不改变主题分区数量的情况下，键与分区之间的映射才能保持不变。一旦主题增加了新的分区，那么键与分区之间的映射关系就改变了。如果要使用键来映射分区，那么最好在创建主题的时候就把分区规划好，而且永远不要增加新分区。

自定义分区策略

生产者可以使用自定义的分区器，根据不同的业务规则将消息映射到分区。

通过分区器实现自定义分区策略的步骤：

定义一个类，该类实现 Partitioner 接口（分区器）
配置生产者（KafkaProducer），让生产者发送消息时使用自定义的分区器：properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, MyPartitioner.class.getName());

public class MyPartitioner implements Partitioner {

    /**
     * 返回信息对应的分区
     *
     * @param topic      主题
     * @param key        消息的 key
     * @param keyBytes   消息的 key 序列化后的字节数组
     * @param value      消息的 value
     * @param valueBytes 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 topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);

        if ((keyBytes == null) || (!(key instanceof String))) {
            throw new InvalidRecordException("We expect all messages to have String type as key");
        }

        // 实现自己的分区策略
        // 返回数据写入的分区号
        return 0;
    }

    // 关闭资源
    @Override
    public void close() {
    }

    // 配置方法
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
    }
}

参考资料

《Kafka 权威指南》第 3 章：Kafka 生产者——向 Kafka 写入数据

标签：重试,生产者,分区,Kafka,发送,消息
From： https://blog.51cto.com/haofeiyu/6147074

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