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：
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Producer producer = new KafkaProducer(properties);
String message = "kafka producer demo";
ProducerRecord producerRecord = new ProducerRecord(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topic
private 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key
private 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 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 partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
int numPartitions = partitions.size();
if (keyBytes == null) {
int nextValue = nextValue(topic);
List 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 configs) {}
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
List 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。
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