本文小编为大家详细介绍“kafka中的消息分区分配算法怎么用”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“kafka中的消息分区分配算法怎么用”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。kafka有分区机制，一个主题topic在创建的时候，会设置分区。如免费云主机域名果只有一个分区，那所有的消费者都订阅的是这一个分区消息；如果有多个分区的话，那消费者之间又是如何分配的呢？分配算法Kafka默认采⽤RangeAssignor的分配算法。RangeAssignor策略的原理是按照消费者总数和分区总数进⾏整除运算来获得⼀个跨度，然 后将分区按照跨度进⾏平均分配，以保证分区尽可能均匀地分配给所有的消费者。对于每⼀个 Topic，RangeAssignor策略会将消费组内所有订阅这个Topic的消费者按照名称的字典序排序，然 后为每个消费者划分固定的分区范围，如果不够平均分配，那么字典序靠前的消费者会被多分配 ⼀个分区。这种分配⽅式明显的⼀个问题是随着消费者订阅的Topic的数量的增加，不均衡的问题会越来 越严重，⽐如上图中4个分区3个消费者的场景，C0会多分配⼀个分区。如果此时再订阅⼀个分区 数为4的Topic，那么C0⼜会⽐C1、C2多分配⼀个分区，这样C0总共就⽐C1、C2多分配两个分区 了，⽽且随着Topic的增加，这个情况会越来越严重。可以完全平均分配无法完全平均分配，排序靠前分的更多消费者数量大于分区数量，排名靠前先分得，排名靠后未分得分区RoundRobinAssignor的分配策略是将消费组内订阅的所有Topic的分区及所有消费者进⾏排序后尽 量均衡的分配（RangeAssignor是针对单个Topic的分区进⾏排序分配的）。如果消费组内，消费者订阅 的Topic列表是相同的（每个消费者都订阅了相同的Topic），那么分配结果是尽量均衡的（消费者之间 分配到的分区数的差值不会超过1）。无法完全平均分配，排序靠前分的更多尽管RoundRobinAssignor已经在RangeAssignor上做了⼀些优化来更均衡的分配分区，但是在⼀些情况下依旧会产⽣严重的分配偏差，从字⾯意义上看，Sticky是“粘性的”，可以理解为分配结果是带“粘性的”——每⼀次分配变更相对 上⼀次分配做最少的变动（上⼀次的结果是有粘性的） 其⽬标有两点：分区的分配尽量的均衡每⼀次重分配的结果尽量与上⼀次分配结果保持⼀致读到这里，这篇“kafka中的消息分区分配算法怎么用”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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