Kafka Producer 发布消息到单个分区

Kafka Producer publishing message to single partition

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,我已经启动了一个 kafka 实例和 zookeeper。 Zookeper 和 kafka 服务器都在默认端口上 运行ning。

我创建了一个主题 "test",复制因子为 1,因为我只有一个 kafka 实例,运行ning。

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不同的分区。

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分区上接收的消费者。

分区也不是静态的,每次我 运行 我的制作人时它都会不断变化。

我已经尝试过相同的场景,生产者从命令提示符开始,配置与我使用 java 代码提供给 kafka-client 生产者的配置完全相同。命令提示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(生成密钥的哈希值)来决定将特定消息放入哪个分区。 我在一段时间后更改我的记录的密钥,但消息仍然每次都转到同一个分区。

示例控制台代码输出:

  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

一切正常。

在您的特定情况下,KafkaProducer(确定分区)使用的分区程序为两个键计算相同的分区:AmoebaBacteria。默认情况下,KafkaProducer 使用 org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner.

建议:更换key或者增加分区数

注意:Producer决定将消息放到哪个分区,而不是Broker。

Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String> 更改代码 至:

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

默认情况下,接口实现将数据放入同一分区。所以使用 KafkaProducer 而不是简单的 Producer

从 2.4 版及更高版本的 Apache Kafka 开始,默认分区策略已更改为具有空键的记录,其中粘性分区是默认行为。

之前的循环策略意味着具有空键的记录将跨分区拆分,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)

查看这篇文章了解更多信息: Improvements with Sticky Partitioner