生產(chǎn)者發(fā)送到對應(yīng)的分區(qū)有以下幾種方式：

（1）指定了patition，則直接使用；(可以查閱對應(yīng)的java api, 有多種參數(shù))

（2）未指定patition但指定key，通過對key的value進(jìn)行hash出一個patition；

（3）patition和key都未指定，使用輪詢選出一個patition。

但是kafka提供了，自定義分區(qū)算法的功能,由業(yè)務(wù)手動實現(xiàn)分布：

1、實現(xiàn)一個自定義分區(qū)類，CustomPartitioner實現(xiàn)Partitioner

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;import org.apache.kafka.common.Cluster;import java.util.Map;public class CustomPartitioner implements Partitioner { /** * * @param topic 當(dāng)前的發(fā)送的topic * @param key 當(dāng)前的key值 * @param keyBytes 當(dāng)前的key的字節(jié)數(shù)組 * @param value 當(dāng)前的value值 * @param valueBytes 當(dāng)前的value的字節(jié)數(shù)組 * @param cluster * @return */ @Override public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) { //這邊根據(jù)返回值就是分區(qū)號, 這邊就是固定發(fā)送到三號分區(qū) return 3; } @Override public void close() { } @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { }}

2、producer配置文件指定，具體的分區(qū)類

// 具體的分區(qū)類props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, 'kafka.CustomPartitioner');

技巧：可以使用ProducerConfig中提供的配置ProducerConfig

kafka producer攔截器

攔截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的。

interceptor使得用戶在消息發(fā)送前以及producer回調(diào)邏輯前有機(jī)會對消息做一些定制化需求，比如修改消息等。

許用戶指定多個interceptor按序作用于同一條消息從而形成一個攔截鏈(interceptor chain)。

所使用的類為：

org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor

我們可以編碼測試下：

1、定義消息攔截器，實現(xiàn)消息處理(可以是加時間戳等等，unid等等。)

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;import java.util.Map;import java.util.UUID;public class MessageInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> { @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { System.out.println('這是MessageInterceptor的configure方法'); } /** * 這個是消息發(fā)送之前進(jìn)行處理 * * @param record * @return */ @Override public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) { // 創(chuàng)建一個新的record，把uuid入消息體的最前部 System.out.println('為消息添加uuid'); return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(),UUID.randomUUID().toString().replace('-', '') + ',' + record.value()); } /** * 這個是生產(chǎn)者回調(diào)函數(shù)調(diào)用之前處理 * @param metadata * @param exception */ @Override public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) { System.out.println('MessageInterceptor攔截器的onAcknowledgement方法'); } @Override public void close() { System.out.println('MessageInterceptor close 方法'); }}

2、定義計數(shù)攔截器

import java.util.Map;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;public class CounterInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String>{ private int errorCounter = 0; private int successCounter = 0; @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { System.out.println('這是CounterInterceptor的configure方法'); } @Override public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) { System.out.println('CounterInterceptor計數(shù)過濾器不對消息做任何操作'); return record; } @Override public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) { // 統(tǒng)計成功和失敗的次數(shù) System.out.println('CounterInterceptor過濾器執(zhí)行統(tǒng)計失敗和成功數(shù)量'); if (exception == null) { successCounter++; } else { errorCounter++; } } @Override public void close() { // 保存結(jié)果 System.out.println('Successful sent: ' + successCounter); System.out.println('Failed sent: ' + errorCounter); }}

3、producer客戶端：

import org.apache.kafka.clients.producer.*;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Properties;public class Producer1 { public static void main(String[] args) throws Exception { Properties props = new Properties(); // Kafka服務(wù)端的主機(jī)名和端口號 props.put('bootstrap.servers', 'localhost:9092'); // 等待所有副本節(jié)點的應(yīng)答 props.put('acks', 'all'); // 消息發(fā)送最大嘗試次數(shù) props.put('retries', 0); // 一批消息處理大小 props.put('batch.size', 16384); // 請求延時，可能生產(chǎn)數(shù)據(jù)太快了 props.put('linger.ms', 1); // 發(fā)送緩存區(qū)內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)是先放到生產(chǎn)者的緩沖區(qū) props.put('buffer.memory', 33554432); // key序列化 props.put('key.serializer', 'org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer'); // value序列化 props.put('value.serializer', 'org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer'); // 具體的分區(qū)類 props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, 'kafka.CustomPartitioner'); //定義攔截器 List<String> interceptors = new ArrayList<>(); interceptors.add('kafka.MessageInterceptor'); interceptors.add('kafka.CounterInterceptor'); props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 1; i++) { producer.send(new ProducerRecord<String, String>('test_0515', i + '', 'xxx-' + i), new Callback() {public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) { System.out.println('這是producer回調(diào)函數(shù)');} }); } /*System.out.println('現(xiàn)在執(zhí)行關(guān)閉producer'); producer.close();*/ producer.close(); }}

總結(jié)，我們可以知道攔截器鏈各個方法的執(zhí)行順序，假如有A、B攔截器，在一個攔截器鏈中：

(1)執(zhí)行A的configure方法，執(zhí)行B的configure方法

(2)執(zhí)行A的onSend方法，B的onSend方法

(3)生產(chǎn)者發(fā)送完畢后，執(zhí)行A的onAcknowledgement方法，B的onAcknowledgement方法。

(4)執(zhí)行producer自身的callback回調(diào)函數(shù)。

(5)執(zhí)行A的close方法，B的close方法。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。