Kafka生产者分区

最新推荐文章于 2025-01-29 17:55:17 发布

Seed2009

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分类专栏： Kafka

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Kafka的消息组织实际上是三层结构：主题-分区-消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中保存多份。

分区是实现负载均衡及高吞吐量的关键

所谓分区策略，就是决定生产者将消息发到哪个分区的算法。Kafka为我们提供了默认的分区策略，同时，它也支持你自定义分区策略。

比较常见的分区策略包括轮询策略、随机策略和按消息键保序策略。还有一种是基于地理位置的分区策略，但这种策略一般只针对那些大规模的Kafka集群，特别是跨城市、跨国家甚至是跨大洋的集群。

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kafka生产者分区写入策略

科学的N次方

06-20

2372

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 1.1 轮询分区策略默认的策略，也是使用最多的策略，可以最大限度的保证所有消息平均分配到分区里面如果在生产消息时，key为null,则使用轮询算法均衡地分配分区 1.2 随机分区策略基本废弃，可能会造成数据倾斜 1.3 按key分区分配策略按key分配策略，key.hash()%分区的数量,然后shuffle到对应的分区，有可能会出现数据倾

【kafka】Kafka Producer Sticky Partitioner kafka 生产者 粘性分区器

九师兄

10-27

1400

黏性分区器的主要目标是为了增加每个batch中的消息数以减少总的batch数，从而消除不必要的queueing时间。一旦batch中消息变多，batch数变少，每条消息的成本就降低了。使用黏性分区策略能够更快地发送消息。测试数据已经证明该策略确实能够为无Key消息降低延时，并且当分区数增加时提升的效果更加明显。另外，使用黏性分区策略通常还能降低CPU使用。通过将Producer“黏在”一个分区并发送更少的大batch的方式，Producer能够有效地提升发送性能。

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Kafka再平衡机制详解

爱宝贝丶的博客

10-15

2835

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> ...

kafka-生产者-分区

qq_36740038的博客

06-01

152

（1）便于合理使用存储资源，每个partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割一块一块数据存储在多台broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。（2）提高并行度，生产者可以分区为单位发送数据；消费者可以以分区单位进行消费数据。partition= order.hashcode()/partition的数量.非常简单，只需要将表名作为key即可。比如 order表。如果将订单的数据发送一个指定的分区？

kafka的生产者的分区策略

健康平安的活着的专栏

04-07

5451

一 kafka分区策略 1.1 分区的好处分区的好处：便于将数据进行合理存储，将数据分割成一块一块的存储到不同的broker中。提高并行度：生产者按分区为单位进行生产，消费者按分区为单位进行消费。 1.2 分区的策略 1.给定了分区号，直接将数据发送到指定的分区里面去。 2.没有给定分区号，通过key的hashcode，和 topic的分区数，进行取模。例如：key1的hash值=5， key2的hash值=6 ，topic的partition数=2，那么key1 对应的value

2024年大数据最全Kafka生产者分区_第3关 kafka 生产者分区 (三) 头歌(3)

2401_84183669的博客

05-02

473

(1）便于合理使用存储资源，每个Patition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。3）案例2：没有指明partition但是有key的情况下的消费者分区分配。2）上述的分区策略，我们在ProducerRecord对象中进行配置。② 在IDEA中执行代码，观察hadoop102上的消费者消费情况。主题：first->分区：1。主题：first->分区：1。主题：first->分区：1。主题：first->分区：1。主题：first->分区：1。

kafka生产者分区策略

weixin_40583191的博客

12-30

1519

kafka生产者：分区策略：分区的原因： 1）方便在集群中扩展，每个partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了； 2）可以提高并发，因为可以以partition为单位读写了。分区的原则： 1）指明partition的情况下，直接将指明的值直接作为partition值； 2）没有指明partit...

Kafka生产者分区写入规则和副本机制

大数据跟我学i

03-31

1750

文章目录生产者分区写入规则概述分类副本机制概述producer的ACKS参数参数分类 生产者分区写入规则概述 生产者写入消息到topic，Kafka将依据不同的规则将数据分配到不同的分区中，如果指定了分区数据就会写到指定分区，如果没有指定分区，会按照下列若干规则进行指定分区：分类 Hash分区(指定Key默认开启) 优点：相同的key会进去同一分区缺点：由于相同key的Hash取余结果是相同的，会导致数据倾斜问题轮询分区(没有指定Key时开启) 默认的策略，也是使用最多的策略，可以最大限度

Kafka生产者分区策略和数据可靠性保证

NullPointerException的博客

02-04

1398

分区策略分区原因：方便集群扩展，每个Partition可以通过调整大小以适应它所在的机器，而一个 topic又可以由多个 Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据。可以提高并发，分区之后就可以以Partition为单位读写。分区原则：我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。指明 partition 的情况下，直...

Kafka生产者分区partition策略

沐雨金鳞

07-15

3066

分区partition策略为什么要分区patition？（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；（2）可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。怎么把数据放在不同的区？ 1、我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象。 2、我们看到Producer发送数据封装成对象时的参数，...

springboot集成kafka实战项目，kafka生产者、消费者、创建topic，指定消费分区

01-04

在本项目中，我们将深入探讨如何使用Spring Boot与Kafka进行集成，实现一个实战项目，包括Kafka的生产者、消费者以及如何创建Topic，并且特别关注指定消费分区这一高级特性。Kafka是一款高吞吐量的分布式消息系统，...

【Kafka系列 08】生产者消息分区机制详解

Hyatt的博客

03-10

1008

我们在使用 Apache Kafka 生产和消费消息的时候，肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上。比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据，这种数据都是很多的，特别是对于那种大批量机器组成的集群环境，每分钟产生的日志量都能以 GB 数，因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上，就成为一个非常重要的问题。

Kafka分区

m0_52831800的博客

11-14

6149

一、分区的概念规则 1、每个topic（逻辑名称）由一个或多个分区组成，分区是topic物理上的分组，在创建topic时被指定 2、一个partition只对应一个Broke，一个Broke可以管理多个partition 3、由消息在顺序写入，在同一个分区内的消息是有序的，在不同的分区间，kafka并不保证消息的顺序（所以kafka消息是支持跨分区的） 3.1 同一个主题下，不同分区所包含的内容是不同的，每个消息被添加到分区当中时，会被分配一个偏移量（Offset），它是消息在分区当中的唯一编号，kafk

kafka 每条消息只会保存到某一个分区

zhaoyangjian724的专栏

12-16

1383

也就是说 Kafka 的消息组织方式实际上是三级结构：主题 - 分区 - 消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中被保存多份。官网上的这张图非常清晰地展示了 Kafka 的三级结构，如下所示 ...

Kafka源码分析之Producer粘性分区算法（二）

大张

03-05

829

为了提升kafka发送消息的速率，在对消息顺序没有特殊的要求情况下，应该尽量避免设置消息的key，这样可以提交发送消息的吞吐量。

Kafka之生产者分区策略

weixin_44318460的博客

10-24

1720

kafka生产者分区策略

kafka分区策略

weixin_43119856的博客

09-08

997

kafka分区策略

kafka生产者消息分区策略

最新发布

sosovo66的博客

01-29

1765

当上述默认策略无法满足业务需求时，可以自定义分区策略。通过实现接口，重写partition方法来实现自定义的分区逻辑。例如，根据消息的某些特定字段（如时间、地理位置等）来进行分区，以满足特定的业务需求。@Override// 自定义分区逻辑，这里简单示例根据消息值的长度分区@Override@Override// 使用自定义分区器的生产者示例i < 10;i++) {

kafka生产者和分区

01-01

### Kafka 生产者与分区的关系 Kafka生产者的消息发送行为依赖于特定的配置参数来决定如何将消息分配到不同的主题分区。对于生产者而言，有几个重要的属性决定了其与分区之间的关系以及消息分发的行为。 #### 关键配置选项 - **`partitioner`**: 这一设置定义了用于确定目标分区的具体策略。默认情况下，如果未指定键，则采用轮询方式；如果有键则基于哈希算法计算分区[^3]。 - **`metadata.broker.list` (旧版本)** 或 **`bootstrap.servers` (新版本)**: 列出了初始连接时使用的Broker地址列表。这有助于发现集群中的其他Brokers并获取元数据信息，包括可用的主题及其对应的分区详情。 - **`acks`**: 控制着Producer接收到确认之前所需等待的副本数量级别。虽然这不是直接影响分区的选择，但它确实影响到了写入操作的安全性和性能特性[^2]。 #### 实际应用案例当向某个主题发布一条记录时，如果没有显式指明要发送至哪个具体的分区，那么将会依据上述提到的分区器逻辑自动选择一个合适的分区。下面是一个简单的例子展示如何通过Java客户端API实现这一点： ```java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // 设置序列化类以便处理key/value对 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); // 创建KafkaProducer实例 KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); String topicName = "test-topic"; for (int i = 0; i < 100; ++i) { // 发送带有随机生成的消息体的数据包给topic ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topicName, Integer.toString(i), "message-" + i); try { RecordMetadata metadata = producer.send(record).get(); System.out.printf("Message sent to partition %d%n", metadata.partition()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } producer.close(); ``` 这段代码展示了如何创建一个Kafka生产者，并连续地往名为 `test-topic` 的主题里发送一百条消息。每条消息都会被分配到由内部机制选定的一个适当分区上[^4]。