分区策略：Kafka 主题和 Cosmos DB 容器

引言

分区是分布式系统中的一个基本概念，它能够实现可伸缩性和高可用性。在 Kafka 和 Cosmos DB 中，分区有助于在多个节点之间有效地分配工作负载，确保负载均衡和容错能力。

Kafka 分区策略

Kafka 使用分区来将消息分发到不同的代理（broker）上，从而确保并行处理和容错能力。分区允许多个消费者同时读取一个主题，从而提高吞吐量。

1. Kafka 分区基础

在 Apache Kafka 中，一个主题被划分为多个分区。每个分区都是一个独立的日志，这使得 Kafka 能够水平扩展。每个分区都存储在单独的 Kafka 代理上。

当生产者向 Kafka 主题发送消息时，Kafka 需要决定将消息写入哪个分区。分区策略决定了这个过程。

分区策略可以取决于各种因素，例如是否提供了键（key），是否使用了轮询（round-robin）分发，或者是否实现了自定义分区策略。

2. Kafka 分区策略

Kafka 支持不同的分区策略，如下所述：

a. 默认轮询分区

如果在发送消息时未提供键，Kafka 将以轮询的方式将消息分发到所有可用分区。

Code Example

此代码演示了默认的轮询分区。

输出

在此示例中，由于未提供键，Kafka 将以轮询的方式将消息分发到各个分区。

b. 基于键的分区

如果您希望具有相同键的所有消息发送到同一个分区，您可以提供一个键。Kafka 使用该键计算一个哈希值，该哈希值决定了分区。

Code Example

输出

c. 自定义分区

如果默认分区策略或基于键的分区策略不够用，您可以通过创建自己的分区器来实现自定义分区策略。您可以扩展 Partitioner 接口并实现 partition 方法。

Code Example

输出

在此示例中，我们创建了一个 CustomPartitioner 类，它实现了 Partitioner 接口。partition 方法包含自定义逻辑，该逻辑根据消息的键（或任何其他逻辑）来计算分区号。

在生产者配置中，我们将 PARTITIONER_CLASS_CONFIG 指向我们的 CustomPartitioner 类。

Kafka 分区实践

带有基于键的分区的 Kafka 生产者

预期输出

在此，具有相同键（artist）的消息被发送到同一个分区。

Cosmos DB 分区策略

Azure Cosmos DB 也会将数据分区到多个物理分区，以确保可伸缩性和性能。

1. Cosmos DB 分区基础

Cosmos DB 使用分区键对数据进行分区，分区键决定了数据的分布方式。

2. 选择合适的分区键

选择一个最优的分区键对于数据的均匀分布和查询性能至关重要。好的分区键具有：

• 高基数（许多唯一值）
• 在分区之间均匀分布
• 最小化跨分区查询

3. 示例：Cosmos DB 分区

预期输出

在此，artist 被用作分区键，确保了数据的均匀分布。

比较 Kafka 和 Cosmos DB 的分区策略