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最近用Maxwell解析MySQL的Binlog，发送到Kafka进行处理，测试的时候发现一个问题，就是Kafka的Offset严重倾斜，三个partition，其中一个的offset已经快200万了，另外两个offset才不到两百。
Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题，一般是对key做hash之后，对分区数取模。当出现数据倾斜时，小量任务耗时远高于其它任务，从而使得整体耗时过大，未能充分发挥分布式系统的并行计算优势（参考Apache Kafka 0.10 技术内幕：数据倾斜详解）。
而使用Maxwell解析MySQL的Binlog发送到Kafka的时候，生产者是Maxwell，那么数据倾斜的问题明细就是Maxwell引起的了。

 

在Maxwell官网查文档（Producers:kafka-partitioning Maxwell’s Daemon）得知，在Maxwell没有配置的情况下，默认使用数据库名作为计算分区的key，并使用Java默认的hashcode算法进行计算：

1. A binlog event's partition is determined by the selected hash function and hash string as follows
2. | HASH_FUNCTION(HASH_STRING) % TOPIC.NUMBER_OF_PARTITIONS
3. The HASH_FUNCTION is either java's hashCode or murmurhash3. The default HASH_FUNCTION
4. is hashCode. Murmurhash3 may be set with the kafka_partition_hash option.
5. …………
6. The HASH_STRING may be (database, table, primary_key, column). The default HASH_STRING
7. is the database. The partitioning field can be configured using the
8. producer_partition_by option.

而在很多业务系统中，不同数据库的活跃度差异是很大的，主体业务的数据库操作频繁，产生的Binlog也就很多，而Maxwell默认使用数据库作为key进行hash，那么显而易见，Binglog的操作经常都被分到同一个分区里面了。

 

于是我们在Maxwell启动命令中加入对应参数即可，这里我选择了Rowkey作为分区key，同时选用murmurhash3
哈希算法，以获得更好的效率和分布：

nohup /opt/maxwell-1.11.0/bin/maxwell --user='maxwell' --password='***' --host='***'
--exclude_dbs='/^(mysql|maxwell|test)/' --producer=kafka --kafka.bootstrap.servers=***
--kafka_partition_hash=murmur3 --producer_partition_by=primary_key >> /root/maxwell.log &

用此命令重新启动Maxwell之后，观察Offset的变化，隔一段时间之后，各分区Offset的增量基本一致，问题解决！

 

Reference:

https://leibnizhu.gitlab.io/2018/01/03/%E8%A7%A3%E5%86%B3Maxwell%E5%8F%91%E9%80%81Kafka%E6%B6%88%E6%81%AF%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%80%BE%E6%96%9C%E9%97%AE%E9%A2%98/index.html 转发此文 解决Maxwell发送Kafka消息数据倾斜问题

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