flink 读取kafka 数据，partition分配

每个并发有个编号，只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区

 

如： 6 分区， 4个并发

分区： p0 p1 p2 p3 p4 p5

并发： 0 1 2 3 

 

分区 p0 分配给并发 0 ：    0 % 4 = 0

分区 p1分配给并发1：    1 % 4 = 1

分区 p2分配给并发2：    2 % 4 = 2

分区 p3 分配给并发 3：    3 % 4 = 3

分区 p4 分配给并发 0 ：    4 % 4 = 0

分区 p5 分配给并发 5 ：    5 % 4 = 1

 

源码解析：

FlinkKafkaConsumerBase.java  458 行 open 方法：

public void open(Configuration configuration) throws Exception {

调用 AbstractPartitionDiscoverer 类的方法 allPartitions ，发现并分配分区：

final List<KafkaTopicPartition> allPartitions = partitionDiscoverer.discoverPartitions();

发现订阅的全部分区，并移除部分分区：

Iterator<KafkaTopicPartition> iter = newDiscoveredPartitions.iterator();
KafkaTopicPartition nextPartition;
while (iter.hasNext()) {
   nextPartition = iter.next();
   if (!setAndCheckDiscoveredPartition(nextPartition)) {
      iter.remove();
   }
}
添加还未发现的分区

public boolean setAndCheckDiscoveredPartition(KafkaTopicPartition partition) {
   if (isUndiscoveredPartition(partition)) {
      discoveredPartitions.add(partition);

      return KafkaTopicPartitionAssigner.assign(partition, numParallelSubtasks) == indexOfThisSubtask;
   }

   return false;
}

public static int assign(KafkaTopicPartition partition, int numParallelSubtasks) {
   int startIndex = ((partition.getTopic().hashCode() * 31) & 0x7FFFFFFF) % numParallelSubtasks;

   // here, the assumption is that the id of Kafka partitions are always ascending
   // starting from 0, and therefore can be used directly as the offset clockwise from the start index
   return (startIndex + partition.getPartition()) % numParallelSubtasks;
}

先发现订阅的主题的所有新分区，循环所有新分区，把还未发现的新分区添加到发现的分区列表，把还未发现的新分区的

startIndex = ((partition.getTopic().hashCode() * 31) & 0x7FFFFFFF) % numParallelSubtasks;

求 startIndex（不知道干嘛）， startIndex + 分区编号，对 并发数取余，
返回的结果 与 当前sub task 的并发编号相比，如果不相等，就把分区从新分区列表中移除，最后剩下的分区就是当前并发
读取的分区。