1. 实现Random Partitioner（即对于每条消息，发送到一个随机的Partition）
import kafka.producer.Partitioner;
/**
* 随机达到某一个节点
* Created by niewj on 2016/11/30.
*/
public class RandomPartitioner implements Partitioner {
@Override
public int partition(Object key, int numPartitions) {
/**
* 获得一个0到1000之间的随机数
*/
int randomNum = new Double(Math.random() * 1000).intValue();
return randomNum % numPartitions;
}
}
2. 通过实验验证Partitioner的实例个数及其是否需要保证线程安全
3. 请思考何时应该使用同步Producer，何时应使用异步Producer
追求高性能，能容忍数据偶尔丢失的情况下，可以使用异步Producer;
追求高可用，要求数据完整性的情况，可以使用同步Producer
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