这篇文章介绍Flink的分区器，在流进行转换操作后，Flink通过分区器来精确得控制数据流向。
StreamPartitioner
StreamPartitioner是Flink流分区器的基类，它只定义了一个抽象方法：
public abstract StreamPartitioner<T> copy();但这个方法并不是各个分区器之间互相区别的地方，定义不同的分区器的核心在于——各个分区器需要实现channel选择的接口方法：
int[] selectChannels(T record, int numChannels);该方法针对当前的record以及所有的channel数目，返回一个针对当前这条记录采用的output channel的索引数组。（注意这里返回的是数组，说明一个记录可能会输出到多个channel这点我们后面会谈到）。
该接口方法来自于StreamPartitioner实现的接口ChannelSelector。
分区器整体类图：
GlobalPartitioner
全局分区器，其实现很简单——默认选择了索引为0的channel进行输出。
private int[] returnArray = new int[] { 0 };
@Override
public int[] selectChannels(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record,int numberOfOutputChannels) {
return returnArray;
}ForwardPartitioner
该分区器将记录转发给在本地运行的下游的(归属于subtask)的operattion。其实现跟上面的GlobalPartitioner一致，就不贴代码了。
ShufflePartitioner
混洗分区器，该分区器会在所有output channel中选择一个随机的进行输出。
private int[] returnArray = new int[1];
@Override
public int[] selectChannels(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record,int numberOfOutputChannels) {
returnArray[0] = random.nextInt(numberOfOutputChannels);
return returnArray;
}HashPartitioner
hash分区器，该分区器对key进行hash后计算得到channel索引。它通过构造器获得KeySelector的实例（该实例用来获取当前记录的key）。
获得key后，通过其hashcode跟numberOfOutputChannels取模后计算得出最终输出的channel的索引。
public int[] selectChannels(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record,
int numberOfOutputChannels) {
Object key;
try {
key = keySelector.getKey(record.getInstance().getValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("Could not extract key from " + record.getInstance().getValue(), e);
}
returnArray[0] = MathUtils.murmurHash(key.hashCode()) % numberOfOutputChannels;
return returnArray;
}BroadcastPartitioner
广播分区器，用于将该记录广播给下游的所有的subtask。这里采用了两个标记：
- set
- setNumber
public int[] selectChannels(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record,
int numberOfOutputChannels) {
if (set && setNumber == numberOfOutputChannels) {
return returnArray;
} else {
this.returnArray = new int[numberOfOutputChannels];
for (int i = 0; i < numberOfOutputChannels; i++) {
returnArray[i] = i;
}
set = true;
setNumber = numberOfOutputChannels;
return returnArray;
}
}从上面的实现可见，它返回了一个跟numberOfOutputChannels相等的数组（数组的大小就是即将输出到channel的个数）。
RebalancePartitioner
重平衡分区器，用于实现类似于round-robin这样的轮转模式的分区器。通过累加、取模的形式来实现对输出channel的切换。
public int[] selectChannels(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record,
int numberOfOutputChannels) {
this.returnArray[0] = (this.returnArray[0] + 1) % numberOfOutputChannels;
return this.returnArray;
}RescalePartitioner
也是以round-robin的形式将元素分区到下游subtask的子集中。
上游操作所发送的元素被分区到下游操作的哪些子集，依赖于上游和下游操作的并行度。例如，如果上游操作的并行度为2，而下游操作的并行度为4，那么一个上游操作会分发元素给两个下游操作，同时另一个上游操作会分发给另两个下游操作。相反的，如果下游操作的并行度为2，而上游操作的并行度为4，那么两个上游操作会分发数据给一个下游操作，同时另两个上游操作会分发数据给另一个下游操作。
在上下游的并行度不是呈倍数关系的情况下，下游操作会有数量不同的来自上游操作的输入。具体的实现代码同RebalancePartitioner。
CustomPartitionerWrapper
自定义分区器包装器，该包装器封装了对于自定义的分区器的实现。自定义的分区测量依赖于Partitioner接口。它提供了自定义分区器的契约。核心接口方法是：
/**
* Computes the partition for the given key.
*
* @param key The key.
* @param numPartitions The number of partitions to partition into.
* @return The partition index.
*/
int partition(K key, int numPartitions);该接口方法的描述很清晰，通过给定的key以及numPartitions返回partition的index.
CustomPartitionerWrapper通过构造器注入Partitioner的实例，然后在selectChannels方法中通过partition接口来获得最终的channel索引。
public int[] selectChannels(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record, int numberOfOutputChannels) {
K key = null;
try {
key = keySelector.getKey(record.getInstance().getValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("Could not extract key from " + record.getInstance(), e);
}
returnArray[0] = partitioner.partition(key,
numberOfOutputChannels);
return returnArray;
}小结
以上的这些分区器，最终会体现在DataStream的API中用来对数据流进行物理分区。
微信扫码关注公众号：Apache_Flink
QQ扫码关注QQ群：Apache Flink学习交流群（123414680）
