背景：

flink的datastream部署到线上时，发现数据只能写入到kafka的一些分区，其他分区没有数据写入。当把flink的并行度设置大于等于kafka的分区数时，kafka的分区都能写入数据。于是研究了一下源码。

FlinkFixedPartitioner源码：

package org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.partitioner;

import org.apache.flink.annotation.PublicEvolving;
import org.apache.flink.util.Preconditions;


@PublicEvolvingpublic
class FlinkFixedPartitioner<T> extends FlinkKafkaPartitioner<T> {
    private static final long serialVersionUID = -3785320239953858777L;
    private int parallelInstanceId;

    public FlinkFixedPartitioner() {
    }

    public void open(int parallelInstanceId, int parallelInstances) {
        Preconditions.checkArgument(parallelInstanceId >= 0,
            "Id of this subtask cannot be negative.");
        Preconditions.checkArgument(parallelInstances > 0,
            "Number of subtasks must be larger than 0.");
        this.parallelInstanceId = parallelInstanceId;
    }

    public int partition(T record, byte[] key, byte[] value,
        String targetTopic, int[] partitions) {
        Preconditions.checkArgument((partitions != null) &&
            (partitions.length > 0), "Partitions of the target topic is empty.");

        return partitions[this.parallelInstanceId % partitions.length];
    }

    public boolean equals(Object o) {
        return (this == o) || o instanceof FlinkFixedPartitioner;
    }

    public int hashCode() {
        return FlinkFixedPartitioner.class.hashCode();
    }
}

关键代码:   partitions[this.parallelInstanceId % partitions.length]

根据源码可以看出：

flink是根据sink的subtask的id 和kafka的partition数量进行取余计算出相应的分区值的。

计算过程如下：

flink并行度为3（F0，F1，F2），partition数量为2（P0，P1），则F0->P0,F1->P1,F2->P0

flink并行度为2（F0，F1），partition数量为3（P0，P1，P2），则F0->P0,F1->P1

因此默认分区器会有以下问题：

1、当 Sink 的并发度低于 Topic 的 partition 个数时，一个 sink task 写一个 partition，会导致部分 partition 完全没有数据，从而导致数据倾斜。

2、如果sink的并行度总数不是topic的partition的倍数时，还是会存在数据倾斜问题。

3、当 topic 的 partition 扩容时，则需要重启作业，以便发现新的 partition，否则新的分区也发现不了。

同时自己去查看flink的kafka connector，发现相关的connector有好几种，最新的flink1.12推荐使用新的jar包。

<dependency>    
   <groupId>org.apache.flink</groupId>     
   <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId> 
<version>1.12.3</version></dependency>

解决方法：

1、通过设置分区器值为null，走kafka的默认分区器来解决指定分区写不到数据的问题，

 resultDs.addSink(new FlinkKafkaProducer<>(productTopic,new KafkaKeyedSerializationSchema(),getPropertiesFromBrokerList(productBootstrapServers),null,FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE,5))