怎样给Kafka新增分区

目录

• 给Kafka新增分区
• 1、修改 topic 的分区
• 2、迁移数据
• 3、迁移
• 4、验证
• Kafka分区原理机制
• 分区结构
• 分区优点
• 分区策略
• 根据分区策略实现消息的顺序消费
• 默认分区策略源码
• 总结

给Kafka新增分区

数据量猛增的时候，需要给 kafka 的 topic 新增分区，增大处理的数据量，可以通过以下步骤

1、修改 topic 的分区

kafka-topics --zookeeper hadoop004:2181 --alter --topic flink-test-04 --partitions 3

2、迁移数据

生成迁移计划，手动新建一个 json 文件

{
"topics": [
{"topic": "flink-test-03"}
],
"version": 1
}

生成迁移计划

kafka-reassign-partitions --zookeeper hadoop004:2181 --topics-to-move-json-file topic.json --broker-list “120,121,122” --generate

Current partition replica assignment:

{"version":1,"partitions":[{"topic":"flink-test-02","partition":5,"replicas":[120]},{"topic":"flink-test-02","partition":0,"replicas":[121]},{"topic":"flink-test-02","partition":2,"replicas":[120]},{"topic":"flink-test-02","partition":1,"replicas":[122]},{"topic":"flink-test-02","partition":4,"replicas":[122]},{"topic":"flink-test-02","partition":3,"replicas":[121]}]}

新建一个文件reassignment.json，保存上边这些信息

3、迁移

kafka-reassign-partitions --zookeeper hadoop004:2181 --reassignment-json-file reassignment.json --execute

4、验证

kafka-reassign-partitions --zookeeper hadoop004:2181 --reassignment-json-file reassignment.json --verify

Kafka分区原理机制

分区结构

kafka的消息总共是三层结构

Topic（第一层结构，表示一个主题）-> Partition（分区，每个消息可以有多个分区） -> 消息实例（具体的消息文本等等，一个消息实例只可能在一个分区里面，不会出现在多个分区中）

分区优点

分区其实是一个负载均衡的思想。如此设计能使每一个分区独自处理单独的读写请求，提高吞吐量。

分区策略

• 轮询策略Round-robin(未指定key新版本默认策略）
• 随机策略Randomness（老版本默认策略）
• 消息键排序策略Key-ordering（指定了key，则使用该策略）
• 根据地理位置进行分区
• 自定义分区 需要在生产者端实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口，并配置一下实现类的全限定名

根据分区策略实现消息的顺序消费

可以只设置一个分区，这样子消息都是放在一个partition，肯定是先进先出进行消费，然而这种场景无法利用kafka多分区的高吞吐量以及负载均衡的优势。

将需要顺序消费的消息设置key，这个时候根据默认的分区策略，kafka会将所有的相同的key放在一个partition上面，这样既可以使用kafka的partition又可以实现顺序消费。

默认分区策略源码

/**
 * The default partitioning strategy:
 * <ul>
 * <li>If a partition is specified in the record, use it
 * <li>If no partition is specified but a key is present choose a partition based on a hash of the key
 * <li>If no partition or key is present choose a partition in a round-robin fashion
 */
public class DefaultPartitioner implements Partitioner {
    private final ConcurrentMap<String, AtomicInteger> topicCounterMap = new ConcurrentHashMap<>();
    public void configure(Map<String, ?> configs) {}
    /**
     * Compute the partition for the given record.
     *
     * @param topic The topic name
     * @param key The key to partition on (or null if no key)
     * @param keyBytes serialized key to partition on (or null if no key)
     * @param value The value to partition on or null
     * @param valueBytes serialized value to partition on or null
     * @param cluster The current cluster metadata
     */
    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();
        if (keyBytes == null) {
            int nextValue = nextValue(topic);
            List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
            if (availablePartitions.size() > 0) {
                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;
            }
        } else {
            // hash the keyBytes to choose a partition
            return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
        }
    }
    private int nextValue(String topic) {
        AtomicInteger counter = topicCounterMap.get(topic);
        if (null == counter) {
            counter = new AtomicInteger(ThreadLocalRandom.current().nextInt());
            AtomicInteger currentCounter = topicCounterMap.putIfAbsent(topic, counter);
            if (currentCounter != null) {
                counter = currentCounter;
            }
        }
        return counter.getAndIncrement();
    }
    public void close() {}
}

从类注释当中已经很明显的看出来分区逻辑

3. 如果指定了分区，则使用指定分区

4. 如果没有指定分区，但是有key，则使用hash过的key放置消息

5. 如果没有指定分区，也没有key，则使用轮询

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。