如何用Flink把数据sink到kafka多个不同(成百上千)topic中

需求与场景

上游某业务数据量特别大，进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多，有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里，历史留下的问题，现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里)。这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中，以便下游的多个job去消费自己topic的数据，这样上下游之间的耦合性就降低了，也让下游的job轻松了很多，下游的job只处理属于自己的数据，避免成百上千的job都去消费那个大数据量的topic。数据被分发之后再让下游job去处理对网络带宽、程序性能、算法复杂性都有好处。

这样一来就需要这么一个分发程序，把上下游job连接起来。

分析与思考

Flink中有connect算子，可以连接2个流，在这里1个就是上面数据量庞大的业务数据流，另外1个就是规则流(或者叫做配置流，也就是决定根据什么样的规则分发业务数据)
但是问题来了，根据规则分发好了，如何把这些数据sink到kafka多个(成百上千)topic中呢？
首先想到的就是添加多个sink，每分发到一个topic，就多添加1个addSink操作，这对于如果只是分发到2、3个topic适用的，我看了一下项目中有时候需要把数据sink到2个topic中，同事中就有人添加了2个sink，完全ok，但是在这里要分发到几十个、成百上千个topic，就肯定不现实了，不需要解释吧。
sink到kafka中，其实本质上就是用KafkaProducer往kafka写数据，那么不知道有没有想起来，用KafkaProducer写数据的时候api是怎样的，public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record); 显然这里需要一个ProducerRecord对象，再看如何实例化ProducerRecord对象，public ProducerRecord(String topic, V value), 也就是说每一个message都指定topic，标明是写到哪一个topic的，而不必说我们要写入10个不同的topic中，我们就一定new 10 个 KafkaProducer
到上面这一步，如果懂的人就会豁然开朗了，我本来想着可能需要稍微改改flink-connector-kafka实现，让我惊喜的是flink-connector-kafka已经留有了接口，只要实现KeyedSerializationSchema这个接口的String getTargetTopic(T element);就行

代码实现

先看一下KeyedSerializationSchema接口的定义，我们知道kafka中存储的都是byte[],所以由我们自定义序列化key、value

/**

 * The serialization schema describes how to turn a data object into a different serialized

 * representation. Most data sinks (for example Apache Kafka) require the data to be handed

 * to them in a specific format (for example as byte strings).

 *

 * @param <T> The type to be serialized.

 */

@PublicEvolving

public interface KeyedSerializationSchema<T> extends Serializable {

	/**

	 * Serializes the key of the incoming element to a byte array

	 * This method might return null if no key is available.

	 *

	 * @param element The incoming element to be serialized

	 * @return the key of the element as a byte array

	 */

	byte[] serializeKey(T element);

	/**

	 * Serializes the value of the incoming element to a byte array.

	 *

	 * @param element The incoming element to be serialized

	 * @return the value of the element as a byte array

	 */

	byte[] serializeValue(T element);

	/**

	 * Optional method to determine the target topic for the element.

	 *

	 * @param element Incoming element to determine the target topic from

	 * @return null or the target topic

	 */

	String getTargetTopic(T element);

}

重点来了，实现这个String getTargetTopic(T element);就可以决定这个message写入到哪个topic里。

于是我们可以这么做，拿到业务数据(我们用的是json格式)，然后根据规则分发的时候，就在这条json格式的业务数据里添加一个写到哪个topic的字段，比如说叫topicKey，

然后我们实现getTargetTopic()方法的时候，从业务数据中取出topicKey字段就行了。

实现如下(这里我是用scala写的，java类似)：

class OverridingTopicSchema extends KeyedSerializationSchema[Map[String, Any]] {

  override def serializeKey(element: Map[String, Any]): Array[Byte] = null

  override def serializeValue(element: Map[String, Any]): Array[Byte] = JsonTool.encode(element) //这里用JsonTool指代json序列化的工具类

  /**

    * kafka message value 根据 topicKey字段 决定 往哪个topic写

    * @param element

    * @return

    */

  override def getTargetTopic(element: Map[String, Any]): String = {

    if (element != null && element.contains(“topicKey”)) {

      element(“topicKey”).toString

    } else null

  }

}

之后在new FlinkKafkaProducer对象的时候把上面我们实现的这个OverridingTopicSchema传进去就行了。

public FlinkKafkaProducer(

		String defaultTopicId,  // 如果message没有指定写往哪个topic，就写入这个默认的topic

		KeyedSerializationSchema<IN> serializationSchema,//传入我们自定义的OverridingTopicSchema

		Properties producerConfig,

		Optional<FlinkKafkaPartitioner<IN>> customPartitioner,

		FlinkKafkaProducer.Semantic semantic,

		int kafkaProducersPoolSize) {

                    //....

}

至此，我们只需要把上面new 出来的FlinkKafkaProducer添加到addSink中就能实现把数据sink到kafka多个(成百上千)topic中。

下面简单追踪一下FlinkKafkaProducer源码，看看flink-connector-kafka是如何将我们自定义的KeyedSerializationSchema作用于最终的ProducerRecord

        /**  这个是用户可自定义的序列化实现

	 * (Serializable) SerializationSchema for turning objects used with Flink into.

	 * byte[] for Kafka.

	 */

	private final KeyedSerializationSchema<IN> schema;

        @Override

	public void invoke(FlinkKafkaProducer.KafkaTransactionState transaction, IN next, Context context) throws FlinkKafkaException {

		checkErroneous();

// 调用我们自己的实现的schema序列化message中的key

		byte[] serializedKey = schema.serializeKey(next);

// 调用我们自己的实现的schema序列化message中的value

		byte[] serializedValue = schema.serializeValue(next);

// 调用我们自己的实现的schema取出写往哪个topic

		String targetTopic = schema.getTargetTopic(next);

		if (targetTopic == null) {

// 如果没有指定写往哪个topic，就写往默认的topic

// 这个默认的topic是我们new  FlinkKafkaProducer时候作为第一个构造参数传入（见上面的注释）

			targetTopic = defaultTopicId;

		}

		Long timestamp = null;

		if (this.writeTimestampToKafka) {

			timestamp = context.timestamp();

		}

		ProducerRecord<byte[], byte[]> record;

		int[] partitions = topicPartitionsMap.get(targetTopic);

		if (null == partitions) {

			partitions = getPartitionsByTopic(targetTopic, transaction.producer);

			topicPartitionsMap.put(targetTopic, partitions);

		}

		if (flinkKafkaPartitioner != null) {

			record = new ProducerRecord<>(

				targetTopic, // 这里看到了我们上面一开始分析的ProducerRecord

				flinkKafkaPartitioner.partition(next, serializedKey, serializedValue, targetTopic, partitions),

				timestamp,

				serializedKey,

				serializedValue);

		} else {

			record = new ProducerRecord<>(targetTopic, null, timestamp, serializedKey, serializedValue);

		}

		pendingRecords.incrementAndGet();

		transaction.producer.send(record, callback);

	}

巴特西

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