使用 Kafka 绑定器进行分区

Apache Kafka 原生支持主题分区。

有时将数据发送到特定分区是有利的——例如，当您希望严格排序消息处理时（特定客户的所有消息都应发送到同一分区）。

以下示例展示了如何配置生产者和消费者端：

@SpringBootApplication
public class KafkaPartitionProducerApplication {

    private static final Random RANDOM = new Random(System.currentTimeMillis());

    private static final String[] data = new String[] {
            "foo1", "bar1", "qux1",
            "foo2", "bar2", "qux2",
            "foo3", "bar3", "qux3",
            "foo4", "bar4", "qux4",
            };

    public static void main(String[] args) {
        new SpringApplicationBuilder(KafkaPartitionProducerApplication.class)
            .web(false)
            .run(args);
    }

    @Bean
    public Supplier<Message<?>> generate() {
        return () -> {
            String value = data[RANDOM.nextInt(data.length)];
            System.out.println("Sending: " + value);
            return MessageBuilder.withPayload(value)
                    .setHeader("partitionKey", value)
                    .build();
        };
    }

}

application.yml

spring:
  cloud:
    stream:
      bindings:
        generate-out-0:
          destination: partitioned.topic
          producer:
            partition-key-expression: headers['partitionKey']
            partition-count: 12

重要的是要记住，由于 Apache Kafka 原生支持分区，因此除非您像示例中那样使用自定义分区键或涉及有效负载本身的表达式，否则无需依赖上述绑定器分区。绑定器提供的分区选择旨在用于不支持原生分区的中间件技术。请注意，在上述示例中我们使用了一个名为 partitionKey 的自定义键，它将成为分区的决定因素，因此在这种情况下，使用绑定器分区是合适的。当使用原生 Kafka 分区时，即当您不提供 partition-key-expression 时，Apache Kafka 将选择一个分区，默认情况下，这将是记录键在可用分区数量上的哈希值。要将键添加到出站记录，请在 spring-messaging Message<?> 中将 KafkaHeaders.KEY 标头设置为所需的键值。默认情况下，当未提供记录键时，Apache Kafka 将根据 Apache Kafka 文档中描述的逻辑选择一个分区。

主题必须配置有足够的分区，以实现所有消费者组所需的并发性。上述配置最多支持 12 个消费者实例（如果它们的 concurrency 为 2，则为 6 个；如果并发为 3，则为 4 个，依此类推）。通常最好“过度配置”分区，以允许将来增加消费者或并发性。

前面的配置使用默认分区 (key.hashCode() % partitionCount)。这可能提供也可能不提供适当平衡的算法，具体取决于键值。特别注意，此分区策略与独立 Kafka 生产者（例如 Kafka Streams 使用的生产者）使用的默认策略不同，这意味着当由这些客户端生成时，相同的键值在分区之间可能会以不同的方式平衡。您可以使用 partitionSelectorExpression 或 partitionSelectorClass 属性覆盖此默认值。

由于分区由 Kafka 原生处理，因此消费者端不需要特殊配置。 Kafka 在实例之间分配分区。

Kafka 主题的分区计数可能会在运行时更改（例如，由于管理任务）。之后计算出的分区将不同（例如，将使用新分区）。从 Spring Cloud Stream 4.0.3 开始，将支持分区计数的运行时更改。另请参阅参数 'spring.kafka.producer.properties.metadata.max.age.ms' 以配置更新间隔。由于某些限制，不能使用引用消息 'payload' 的 'partition-key-expression'，在这种情况下该机制将被禁用。默认情况下，整体行为是禁用的，可以使用配置参数 'producer.dynamicPartitionUpdatesEnabled=true' 启用。

以下 Spring Boot 应用程序侦听 Kafka 流并（在控制台）打印每条消息所属的分区 ID：

@SpringBootApplication
public class KafkaPartitionConsumerApplication {

    public static void main(String[] args) {
        new SpringApplicationBuilder(KafkaPartitionConsumerApplication.class)
            .web(WebApplicationType.NONE)
            .run(args);
    }

    @Bean
    public Consumer<Message<String>> listen() {
        return message -> {
            int partition = (int) message.getHeaders().get(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION);
            System.out.println(message + " received from partition " + partition);
        };
    }

}

application.yml

spring:
  cloud:
    stream:
      bindings:
        listen-in-0:
          destination: partitioned.topic
          group: myGroup

您可以根据需要添加实例。 Kafka 重新平衡分区分配。如果实例计数（或 实例计数 * 并发）超过分区数量，则某些消费者将处于空闲状态。