KafkaProducer在调用send方法发送消息至broker的过程中，首先是经过拦截器Inteceptors处理，然后是经过序列化Serializer处理，之后就到了Partitions阶段，即分区分配计算阶段。在某些应用场景下，业务逻辑需要控制每条消息落到合适的分区中，有些情形下则只要根据默认的分配规则即可。在KafkaProducer计算分配时，首先根据的是ProducerRecord中的partition字段指定的序号计算分区。读者有可能刚睡醒，看到这个ProducerRecord似曾相识，没有关系，先看段Kafka生产者的示例片段：

Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(properties);String message = "kafka producer demo";ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(topic,message);try { producer.send(producerRecord).get();} catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();} catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace();}

没错，ProducerRecord只是一个封装了消息的对象而已，ProducerRecord一共有5个成员变量，即：

private final String topic;//所要发送的topicprivate final Integer partition;//指定的partition序号private final Headers headers;//一组键值对，与RabbitMQ中的headers类似，kafka0.11.x版本才引入的一个属性private final K key;//消息的keyprivate final V value;//消息的value,即消息体private final Long timestamp;//消息的时间戳，可以分为Create_Time和LogAppend_Time之分，这个以后的文章中再表。123456

在KafkaProducer的源码（1.0.0）中，计算分区时调用的是下面的partition()方法：

/** * computes partition for given record. * if the record has partition returns the value otherwise * calls configured partitioner class to compute the partition. */private int partition(ProducerRecord<K, V> record, byte[] serializedKey, byte[] serializedValue, Cluster cluster) { Integer partition = record.partition(); return partition != null ? partition : partitioner.partition(record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue, cluster);}

可以看出的确是先判断有无指明ProducerRecord的partition字段，如果没有指明，则再进一步计算分区。上面这段代码中的partitioner在默认情况下是指Kafka默认实现的org.apache.kafka.clients.producer.DefaultPartitioner，其partition()方法实现如下：

/** * Compute the partition for the given record. * * @param topic The topic name * @param key The key to partition on (or null if no key) * @param keyBytes serialized key to partition on (or null if no key) * @param value The value to partition on or null * @param valueBytes serialized value to partition on or null * @param cluster The current cluster metadata */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(); if (keyBytes == null) { int nextValue = nextValue(topic); List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic); if (availablePartitions.size() > 0) { int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size(); return availablePartitions.get(part).partition(); } else { // no partitions are available, give a non-available partition return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions; } } else { // hash the keyBytes to choose a partition return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions; }}private int nextValue(String topic) { AtomicInteger counter = topicCounterMap.get(topic); if (null == counter) { counter = new AtomicInteger(ThreadLocalRandom.current().nextInt()); AtomicInteger currentCounter = topicCounterMap.putIfAbsent(topic, counter); if (currentCounter != null) { counter = currentCounter; } } return counter.getAndIncrement();}

由上源码可以看出partition的计算方式：

KafkaProducer中还支持自定义分区分配方式，与org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner一样首先实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口，然后在KafkaProducer的配置中指定partitioner.class为对应的自定义分区器（Partitioners）即可，即：

properties.put("partitioner.class","com.hidden.partitioner.DemoPartitioner");

自定义DemoPartitioner主要是实现Partitioner接口的public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster)的方法。DemoPartitioner稍微修改了下DefaultPartitioner的计算方式，详细参考如下：

public class DemoPartitioner implements Partitioner { private final AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0); @Override public void configure(Map<String, ?> configs) {} @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(); if (null == keyBytes || keyBytes.length<1) { return atomicInteger.getAndIncrement() % numPartitions; } //借用String的hashCode的计算方式 int hash = 0; for (byte b : keyBytes) { hash = 31 * hash + b; } return hash % numPartitions; } @Override public void close() {}}

这个自定义分区器的实现比较简单，读者可以根据自身业务的需求来灵活实现分配分区的计算方式，比如：一般大型电商都有多个仓库，可以将仓库的名称或者ID作为Key来灵活的记录商品信息。

本文的重点是你有没有收获与成长，其余的都不重要，希望读者们能谨记这一点。同时我经过多年的收藏目前也算收集到了一套完整的学习资料，包括但不限于：分布式架构、高可扩展、高性能、高并发、Jvm性能调优、Spring，MyBatis，Nginx源码分析，Redis，ActiveMQ、、Mycat、Netty、Kafka、Mysql、Zookeeper、Tomcat、Docker、Dubbo、Nginx等多个知识点高级进阶干货，希望对想成为架构师的朋友有一定的参考和帮助