一、Sticky分区分配策略原理

• 粘性分区定义：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。
• 粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化。

二、Sticky分区分配策略 示例需求

• 设置主题为 sevenTopic，7个分区；准备 3 个消费者，采用粘性分区策略，并进行消费，观察
  消费分配情况。然后再停止其中一个消费者，再次观察消费分配情况。

三、Sticky分区分配策略代码案例

3.1、创建带有7个分区的sevenTopic主题

• 在 Kafka 集群控制台，创建带有7个分区的sevenTopic主题

  bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.136.27:9092 --create --partitions 7 --replication-factor 1 --topic sevenTopic
  

  

3.2、创建三个消费者 组成 消费者组

• 复制 CustomConsumer1类，创建 CustomConsumer2和CustomConsumer3。这样可以由三个消费者组成消费者组，组名都为“test2”，设置分区分配策略为 Sticky。

  package com.xz.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
  import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
  import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
  import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
  import java.util.ArrayList;
  import java.util.Properties;public class CustomConsumer1 {public static void main(String[] args) {// 0 配置Properties properties = new Properties();// 连接 bootstrap.serversproperties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.27:9092,192.168.136.28:9092,192.168.136.29:9092");// 反序列化properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组idproperties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test2");// 设置分区分配策略properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");// 1 创建一个消费者  "", "hello"KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 2 订阅主题 sevenTopicArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("sevenTopic");kafkaConsumer.subscribe(topics);// 3 消费数据while (true){ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}}
  }
  

3.3、创建生产者

• 创建CustomProducer生产者。

  package com.xz.kafka.producer;import org.apache.kafka.clients.producer.*;
  import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
  import java.util.Properties;public class CustomProducerCallback {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {//1、创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();//2、给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.136.27:9092,192.168.136.28:9092,192.168.136.29:9092");//3、指定对应的key和value的序列化类型 key.serializer value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());//4、创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);//5、调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 200; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("sevenTopic", "hello kafka" + i), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if (exception == null){System.out.println("主题： "+metadata.topic() + " 分区： "+ metadata.partition());}}});Thread.sleep(2);}// 3 关闭资源kafkaProducer.close();}
  }
  

3.4、测试

• 首先，在 IDEA中分别启动消费者1、消费者2和消费者3代码
  

• 然后，在 IDEA中分别启动生产者代码
  

• 在 IDEA 控制台观察消费者1、消费者2和消费者3控制台接收到的数据，如下图所示：
  
  
  

3.5、Sticky分区分配策略代码案例说明

• 由上述测试输出结果截图可知： 消费者1消费0、2、4分区的数据；消费者2消费1、3分区的数据；消费者3消费5、6分区的数据。
• 说明：Kafka 采用修改后的Sticky分区分配策略。

四、Sticky分区分配再平衡案例

4.1、停止某一个消费者后，（45s 以内）重新发送消息示例

• 由下图控制台输出可知：2号消费者 消费到 2号分区数据。
  

• 由下图控制台输出可知：3号消费者 消费到 0、4号分区数据。
  

4.2、停止某一个消费者后，（45s 以后）重新发送消息示例

• 由下图控制台输出可知：2号消费者 消费到 1、2、3号分区数据。
  

• 由下图控制台输出可知：3号消费者 消费到 0、4、5、6号分区数据。
  

4.3、Sticky分区分配再平衡案例说明

• 1 号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分成 0 和 1 号分区数据，分别由 2号消费者或者 3号消费者消费。

• 1号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。

• 消费者 1 已经被踢出消费者组，所以重新按照粘性方式分配。