多条Kafka消息的key重复会怎样？

在Kafka中，如果多条消息的key相同，这些消息会被发送到同一个分区。这是Kafka分区策略的一部分，旨在为具有相同key的消息提供顺序保证。以下是相关源码解读的内容：

在org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner#partition方法中的注释【keyBytes serialized key to partition on (or null if no key)】可以看到，会通过key进行hash然后确定分区。在Kafka中，如果消息的key为null，那么Kafka会使用一个内置的分区策略来决定将这条消息发送到哪个分区。这个策略通常是基于轮询（round-robin）的方式进行的，用于确保消息在所有分区之间均匀分布。

以下是当key为null时，Kafka选择分区的一般过程：

1. 轮询分配：如果key为null，Kafka会遍历所有分区，并按顺序将消息轮流分配到各个分区。这种方式可以平衡消息在所有分区中的分布，避免某个分区过载。
2. 分区数变化：如果主题的分区数量发生了变化（例如，增加了新的分区），Kafka会根据当前的分区数量重新分配消息，以保持消息的均匀分布。
3. 消息顺序：需要注意的是，当key为null时，Kafka不保证消息在不同分区之间的全局顺序。不过，它仍然会保证在单个分区内消息的顺序。
4. 生产者配置：在某些情况下，生产者可以配置分区选择器（Partitioner），这是一个用于决定消息应该发送到哪个分区的函数。如果key为null，分区选择器将被用来决定分区。如果没有指定分区选择器，Kafka将使用默认的轮询策略。

/**
 * 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
 */publicintpartition(String topic,Object key,byte[] keyBytes,Object value,byte[] valueBytes,Cluster cluster){if(keyBytes ==null){return stickyPartitionCache.partition(topic, cluster);}List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);int numPartitions = partitions.size();// hash the keyBytes to choose a partitionreturnUtils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes))% numPartitions;}

以下几点是关于key重复的情况和一般建议：

1. 分区和顺序保证：Kafka保证在同一个分区内，消息会按照它们被发送的顺序被存储和消费。因此，如果你有顺序处理的需求，使用相同的key可以确保相关消息被顺序处理。
2. 负载均衡：在Kafka中，消息被均匀地分布到所有可用的分区中。如果你总是使用相同的key，那么所有的消息都会发送到同一个分区，这可能会造成该分区的负载过高，而其他分区则可能被闲置，从而影响吞吐量。
3. 消息处理：消费者在处理具有相同key的消息时，需要能够处理重复的消息。这通常意味着消费者需要实现幂等性，以确保即使多次处理相同的消息，也不会导致不同的结果。
4. 一般建议：是否发送具有相同key的消息取决于你的应用场景。如果你需要保证消息的顺序处理，并且可以接受可能的负载不均衡，那么使用相同的key是合适的。然而，如果你的场景中消息的顺序不重要，或者你希望更均匀地分布负载，那么应该避免总是使用相同的key。
5. 幂等生产者：为了避免重复消息的问题，可以配置Kafka生产者以幂等模式运行，这可以通过设置生产者的enable.idempotence属性为true来实现。这样，即使在重试的情况下，Kafka也会确保每条消息只被记录一次。
6. 事务支持：对于需要精确一次处理的场景，可以使用Kafka的事务功能。这允许将消息的生产和消费包装在事务中，从而确保即使在失败和重试的情况下，消息也只会被处理一次。
7. 消费者侧去重：在消费者侧，可以实现去重逻辑，例如通过维护一个已处理消息的记录（例如，使用数据库或内存中的数据结构）来检测和忽略重复消息。

综上所述，是否发送具有相同key的消息取决于你的具体需求。在决定是否使用相同的key时，应该权衡顺序保证、负载均衡和系统复杂性等因素。