Flink KafkaSink分区配置的不同版本对比

在不同版本的Flink中，KafkaSink 分区默认配置方式可能会有一些变化。以下是摘自Flink官方文档不同版本的原文：

1. Flink版本：1.12~1.19

Sink 分区 #
配置项 sink.partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。 默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器 来对消息分区。默认分区器对没有消息键的消息使用 粘性分区策略（sticky partition strategy） 进行分区，对含有消息键的消息使用 murmur2 哈希算法计算分区。
为了控制数据行到分区的路由，也可以提供一个自定义的 sink 分区器。‘fixed’ 分区器会将同一个 Flink 分区中的消息写入同一个 Kafka 分区，从而减少网络连接的开销。

2. Flink版本：=1.11

Kafka Producer 分区方案
配置选项sink.partitioner指定了从Flink的分区到Kafka的分区的输出分区。默认情况下，Kafka sink最多写入与其自身并行度相同的分区（每个sink的并行实例将写入到一个分区）。为了将写入分布到更多分区或控制将行路由到分区，可以提供自定义的sink分区器。循环分区器对于避免不平衡的分区很有用。然而，它将导致所有Flink实例和所有Kafka代理之间之间有大量的网络连接。

3. Flink版本：<=1.10

Kafka Producer 分区方案
默认情况下，如果没有为 Flink Kafka Producer 指定自定义分区程序，则 producer 将使用 FlinkFixedPartitioner 为每个 Flink Kafka Producer 并行子任务映射到单个 Kafka 分区（即，接收子任务接收到的所有消息都将位于同一个 Kafka 分区中）。
可以通过扩展 FlinkKafkaPartitioner 类来实现自定义分区程序。所有 Kafka 版本的构造函数都允许在实例化 producer 时提供自定义分区程序。 注意：分区器实现必须是可序列化的，因为它们将在 Flink 节点之间传输。此外，请记住分区器中的任何状态都将在作业失败时丢失，因为分区器不是 producer 的 checkpoint 状态的一部分。
也可以完全避免使用分区器，并简单地让 Kafka 通过其附加 key 写入的消息进行分区（使用提供的序列化 schema 为每条记录确定分区）。 为此，在实例化 producer 时提供 null 自定义分区程序，提供 null 作为自定义分区器是很重要的; 如上所述，如果未指定自定义分区程序，则默认使用 FlinkFixedPartitioner。

总结：根据Flink 官方文档提供的信息，可见Flink不同版本在处理写Kafka分区的默认配置是有区别的：

1. Flink版本 >=1.12：

   • 默认情况下，Flink使用Kafka默认分区器来对消息进行分区。 也就是 kafka 的粘性分区策略

2. Flink版本 <=1.11：

   • 默认情况下，Kafka sink最多写入与其自身并行度相同的分区，默认使用 FlinkFixedPartitioner。

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*重点介绍一下粘性分区策略

粘性分区程序通过选取单个分区来发送所有非键化记录，解决了将没有键的记录分散到更小批处理中的问题。一旦该分区的批处理被填充或以其他方式完成，粘性分区程序就会随机选择并“粘附”到一个新分区。这样，在更长的时间段内，记录大约均匀地分布在所有分区之间，同时获得更大批处理大小的额外好处。

为了更改粘性分区，Apache Kafka 2.4 还在分区器接口中添加了一个名为 onNewBatch 的新方法，以便在创建新批处理之前使用，这是更改粘性分区的最佳时机。DefaultPartitioner 实现此功能。

原文连接地址：Kafka Producer 使用粘性分区策略的改进