producer.send(record);//将customer作为消息的值发送出去,KafkaAvroSerializer会处理剩下的事情 } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. (6)Partition ProducerRecord可以只包含Topic和消息的value,key默认是null,但是大多数应用程序会用到key,key的两个作用: (1)作为消息的附加信息 (...
public String sendMessageToKafka() { Map<String,String> messageMap=new HashMap(); messageMap.put("message","我是一条消息"); String taskid="123456"; String jsonStr=JSONObject.toJSONString(messageMap); //kakfa的推送消息方法有多种,可以采取带有任务key的,也可以采取不带有的(不带时默认为null)...
如果 key 不为 null，那 么默认的分区器会对 key 进行哈希(采用 MurmurHash2 算法 ，具备高运算性能及低碰撞率)，最终根据得到 的哈希值来计算分区号， 拥 有相同 key 的消息会被写入同一个分区 。 如果 key 为 null，那么消息将会以轮询的方式发往主 题内的各个可用分区。在不改变主题分区数量的情况下 ，...
trace("Assigning message of topic %s and key %s to a selected partition %d".format(topic, if (key == null) "[none]" else key.toString, partition))partition } 如果key为null, 它会从sendPartitionPerTopicCache查选缓存的分区， 如果没有，随机选择一个分区，否则就用缓存的分区。Link...
如果key 为 null:消息将以轮询的方式,在所有可用分区中分别写入消息。 如果不想使用 Kafka 默认的分区器,用户可以实现 Partitioner 接口,自行实现分区方法。 消费者负载均衡 在Kafka中,每个分区(Partition)只能由一个消费者组中的一个消费者消费。当消费者组中有多个消费者时,Kafka会自动进行负载均衡,将分区均匀地分...
如果key 为 null:消息将以轮询的方式,在所有可用分区中分别写入消息。如果不想使用 Kafka 默认的分区器,用户可以实现 Partitioner 接口,自行实现分区方法。 消费者负载均衡 在Kafka 中,每个分区(Partition)只能由一个消费者组中的一个消费者消费。当消费者组中有多个消费者时,Kafka 会自动进行负载均衡,将分区均匀地...
publicProducerRecord(Stringtopic,Integerpartition,Kkey,V value) 发送消息的模式 创建生产者实例和构建消息之后,就可以开始发送消息了。 发送消息主要有三种模式:发后即忘、同步、异步。 发后即忘: 就是直接调用 生产者的 send方法发送。 发后即完,只管往 kafka中发送消息,而不关心消息是否正确到达。
从上面的代码可以看出,如果key == null,则从sendPartitionPerTopicCache(sendPartitionPerTopicCache的类型是HashMap.empty[String, Int])中获取分区ID,如果找到了就直接用这个分区ID;否则随机去选择一个partitionId,并将partitionId存放到sendPartitionPerTopicCache中去。而且sendPartitionPerTopicCache是每隔topic.metadata...
ProducerRecord<byte[],byte[]> record =newProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topic", key, value); producer.send(myRecord,newCallback() {publicvoidonCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {if(e !=null) { e.printStackTrace(); ...
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 随机策略(不用) 随机策略,每次都随机地将消息分配到每个分区。在较早的版本,默认的分区策略就是随机策略,也是为了将消息均衡地写入到每个分区。但后续轮询策略表现更佳,所以基本上很少会使用随机策略。