分区和副本机制

生产者分区写入策略

生产者写入消息到topic，Kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中

1. 轮询分区策略
2. 随机分区策略
3. 按key分区分配策略
4. 自定义分区策略

轮询策略

• 默认的策略，也是使用最多的策略，可以最大限度保证所有消息平均分配到一个分区
•  如果在生产消息时，key为null，则使用轮询算法均衡地分配分区

随机策略（不用）

随机策略，每次都随机地将消息分配到每个分区。在较早的版本，默认的分区策略就是随机策略，也是为了将消息均衡地写入到每个分区。但后续轮询策略表现更佳，所以基本上很少会使用随机策略。

按key分配策略

按key分配策略，有可能会出现「数据倾斜」，例如：某个key包含了大量的数据，因为key值一样，所有所有的数据将都分配到一个分区中，造成该分区的消息数量远大于其他的分区。

乱序问题

轮询策略、随机策略都会导致一个问题，生产到Kafka中的数据是乱序存储的。而按key分区可以一定程度上实现数据有序存储——也就是局部有序，但这又可能会导致数据倾斜，所以在实际生产环境中要结合实际情况来做取舍。

自定义分区策略

实现步骤：

1.创建自定义分区器

public class KeyWithRandomPartitioner implements Partitioner {

    private Random r;

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        r = new Random();
    }

    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        // cluster.partitionCountForTopic 表示获取指定topic的分区数量
        return r.nextInt(1000) % cluster.partitionCountForTopic(topic);
    }

    @Override
    public void close() {
    }
}

2.在Kafka生产者配置中，自定使用自定义分区器的类名

props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, KeyWithRandomPartitioner.class.getName());

消费者组Rebalance机制

Rebalance再均衡

Kafka中的Rebalance称之为再均衡，是Kafka中确保Consumer group下所有的consumer如何达成一致，分配订阅的topic的每个分区的机制。

Rebalance触发的时机有：

1.消费者组中consumer的个数发生变化。例如：有新的consumer加入到消费者组，或者是某个consumer停止了。

2.订阅的topic个数发生变化

消费者可以订阅多个主题，假设当前的消费者组订阅了三个主题，但有一个主题突然被删除了，此时也需要发生再均衡。

3.订阅的topic分区数发生变化

Rebalance的不良影响

• 发生Rebalance时，consumer group下的所有consumer都会协调在一起共同参与，Kafka使用分配策略尽可能达到最公平的分配
• Rebalance过程会对consumer group产生非常严重的影响，Rebalance的过程中所有的消费者都将停止工作，直到Rebalance完成

消费者分区分配策略

Range范围分配策略

Range范围分配策略是Kafka默认的分配策略，它可以确保每个消费者消费的分区数量是均衡的。

注意：Rangle范围分配策略是针对每个Topic的。

配置

配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor。

算法公式

n = 分区数量 / 消费者数量

m = 分区数量 % 消费者数量

前m个消费者消费n+1个

剩余消费者消费n个

RoundRobin轮询策略

RoundRobinAssignor轮询策略是将消费组内所有消费者以及消费者所订阅的所有topic的partition按照字典序排序（topic和分区的hashcode进行排序），然后通过轮询方式逐个将分区以此分配给每个消费者。

配置

配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。

Stricky粘性分配策略

从Kafka 0.11.x开始，引入此类分配策略。主要目的：

1. 分区分配尽可能均匀
2. 在发生rebalance的时候，分区的分配尽可能与上一次分配保持相同

没有发生rebalance时，Striky粘性分配策略和RoundRobin分配策略类似。 

上面如果consumer2崩溃了，此时需要进行rebalance。如果是Range分配和轮询分配都会重新进行分配，例如：

通过上图，我们发现，consumer0和consumer1原来消费的分区大多发生了改变。接下来我们再来看下粘性分配策略。

我们发现，Striky粘性分配策略，保留rebalance之前的分配结果。这样，只是将原先consumer2负责的两个分区再均匀分配给consumer0、consumer1。这样可以明显减少系统资源的浪费，例如：之前consumer0、consumer1之前正在消费某几个分区，但由于rebalance发生，导致consumer0、consumer1需要重新消费之前正在处理的分区，导致不必要的系统开销。（例如：某个事务正在进行就必须要取消了）

副本机制

副本的目的就是冗余备份，当某个Broker上的分区数据丢失时，依然可以保障数据可用。因为在其他的Broker上的副本是可用的。

producer的ACKs参数

对副本关系较大的就是，producer配置的acks参数了,acks参数表示当生产者生产消息的时候，写入到副本的要求严格程度。它决定了生产者如何在性能和可靠性之间做取舍。

配置：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

acks配置为0

ACK为0，基准测试：

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic benchmark --num-records 5000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092,node3.itcast.cn:9092 acks=0

 测试结果：

acks配置为1 

当生产者的ACK配置为1时，生产者会等待leader副本确认接收后，才会发送下一条数据，性能中等。

acks配置为-1或者all

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic benchmark --num-records 5000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092,node3.itcast.cn:9092 acks=all