Kafka不均匀的分区分配

在Kafka中，可以使用自定义的分区分配器来实现不均匀的分区分配。下面是一个示例代码，演示了如何自定义分区分配器来实现不均匀的分区分配：

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.record.InvalidRecordException;
import org.apache.kafka.common.utils.Utils;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class UnevenPartitioner implements Partitioner {

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        // 配置分区分配器
    }

    @Override
    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();

        // 自定义分区逻辑
        // 这里可以根据业务需求，自定义不均匀的分区分配策略

        // 例如按照key的哈希值，将奇数分配到第一个分区，偶数分配到第二个分区
        if (key == null || keyBytes == null) {
            throw new InvalidRecordException("Invalid key");
        }

        if (numPartitions == 1) {
            return 0;
        }

        if (key instanceof Integer) {
            int keyValue = (Integer) key;
            if (keyValue % 2 == 0) {
                return 1;
            } else {
                return 0;
            }
        } else {
            throw new InvalidRecordException("Invalid key type");
        }
    }

    @Override
    public void close() {
        // 关闭分区分配器
    }
}

然后，在Kafka生产者中，使用自定义的分区分配器：

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;

public class KafkaUnevenPartitionerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("partitioner.class", "com.example.UnevenPartitioner");

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        // 发送消息
        producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "1", "Message 1"));
        producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "2", "Message 2"));
        producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "3", "Message 3"));

        producer.close();
    }
}

在上面的示例中，我们自定义了一个UnevenPartitioner类来实现不均匀的分区分配。在partition()方法中，我们根据key的哈希值将奇数分配到第一个分区，偶数分配到第二个分区。然后，在Kafka生产者中，我们将partitioner.class属性设置为自定义的分区分配器类。这样，在发送消息时，就会使用我们自定义的分区分配逻辑来确定消息的分区。