10.【转载】Kafka重平衡机制

Leefs 2021-09-25 PM 1280℃ 0条

[TOC]

### 前言

当集群中有新成员加入，或者某些主题增加了分区之后，消费者是怎么进行重新分配消费的？这里就涉及到重平衡（Rebalance）的概念，下面我就给大家讲解一下什么是 Kafka 重平衡机制，我尽量做到图文并茂通俗易懂。

### 一、重平衡的作用

重平衡跟消费组紧密相关，它保证了消费组成员分配分区可以做到公平分配，也是消费组模型的实现，消费组模型如下：

![10.Kafka重平衡机制01.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/3877451315.png)

从图中可以找到消费组模型的几个概念：

1. 同一个消费组，一个分区只能被一个消费者订阅消费，但一个消费者可订阅多个分区，也即是每条消息只会被同一个消费组的某一个消费者消费，确保不会被重复消费；
2. 一个分区可被不同消费组订阅，这里有种特殊情况，加入每个消费组只有一个消费者，这样分区就会广播到所有消费者上，实现广播模式消费。

要想实现以上消费组模型，那么就要实现当外部环境变化时，比如主题新增了分区，消费组有新成员加入等情况，实现动态调整以维持以上模型，那么这个工作就会交给 Kafka 重平衡机制去处理。

### 二、Kafka与RocketMQ的重平衡区别

Kafka 重平衡机制的一些实现相比 `RocketMQ` 还是有些区别的，但最终的目的还是都是一样，就是保证分区（`RocketMQ` 是队列）公平分配且只能被一个消费者订阅（同一个消费组）。

#### 2.1 Kafka 重平衡

![10.Kafka重平衡机制02.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/423983427.png)

从图中可看出，Kafka 重平衡是外部触发导致的，触发 Kafka 重平衡的有以下几种情况：

1. 消费组成员发生变更，有新消费者加入或者离开，或者有消费者崩溃；
2. 消费组订阅的主题数量发生变更；
3. 消费组订阅的分区数发生变更。

每个消费者都会跟 Coordinator 保持心跳，当以上情况发生时，心跳响应就会包含 `REBALANCE_IN_PROGRESS` 命令，消费者停止消费，加入到重平衡事件当中。

#### 2.2 RocketMQ重平衡

![10.Kafka重平衡机制03.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/1577350491.png)

`RocketMQ` 消费者启动时，会开启两条线程，一条线程执行拉取消息任务，另一条线程者则定时执行重平衡任务，从图中可看出拉取消息线程会从 `pullRequestQueue` 中取出拉取任务，`pullRequestQueue` 是一个阻塞队列，意味着当 `pullRequestQueue` 队列中元素为空时，会一直阻塞，直到有新的拉取任务。

那么如果添加新的任务到阻塞队列中去呢？

这时 `RocketMQ` 的重平衡作用就来了，它会每隔 20s 从任意一个 Broker 节点获取消费组的消费 ID 以及订阅信息，再根据这些订阅信息进行分配，然后将分配到的信息封装成 `pullRequest` 对象 pull 到 `pullRequestQueue` 队列中，拉取线程唤醒后执行拉取任务。

### 三、重平衡所涉及的参数

在消费者启动时，某些参数会影响重平衡机制的发生，所以需要根据业务的属性，对这些参数进行调优，否则可能会因为设置不当导致频繁重平衡，严重影响消费速度，下面跟大家说说这几个参数的一些要点：

+ `session.timeout.ms`

该参数是 Coordinator 检测消费者失败的时间，即在这段时间内客户端是否跟 Coordinator 保持心跳，如果该参数设置数值小，可以更早发现消费者崩溃的信息，从而更快地开启重平衡，避免消费滞后，但是这也会导致频繁重平衡，这要根据实际业务来衡量。

+ `max.poll.interval.ms`

消费者处理消息逻辑的最大时间，对于某些业务来说，处理消息可能需要很长时间，比如需要 1分钟，那么该参数就需要设置成大于 1分钟的值，否则就会被 Coordinator 剔除消息组然后重平衡。

+ `heartbeat.interval.ms`

该参数跟 `session.timeout.ms` 紧密关联，前面也说过，只要在 `session.timeout.ms` 时间内与 Coordinator 保持心跳，就不会被 Coordinator 剔除，那么心跳间隔的时间就是 `session.timeout.ms`，因此，该参数值必须小于 `session.timeout.ms`，以保持 `session.timeout.ms` 时间内有心跳。

下面我用图来形象表达这三个参数的含义：

![10.Kafka重平衡机制04.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/2314768653.png)

### 四、重平衡流程

在新版本中，消费组的协调管理已经依赖于 Broker 端某个节点，该节点即是该消费组的 Coordinator， 并且每个消费组有且只有一个 Coordinator，它负责消费组内所有的事务协调，其中包括分区分配，重平衡触发，消费者离开与剔除等等，整个消费组都会被 Coordinator 管控着，在每个过程中，消费组都有一个状态，Kafka 为消费组定义了 5 个状态，如下：

1. Empty：消费组没有一个活跃的消费者；
2. `PreparingRebalance`：消费组准备进行重平衡，此时的消费组可能已经接受了部分消费者加入组请求；
3. `AwaitingSync`：全部消费者都已经加入组并且正在进行重平衡，各个消费者等待 Broker 分配分区方案；
4. Stable：分区方案已经全部发送给消费者，消费者已经在正常消费；
5. Dead：该消费组被 Coordinator 彻底废弃。

可以看出，重平衡发生在 `PreparingRebalance` 和 `AwaitingSync` 状态机中，重平衡主要包括以下两个步骤：

1. 加入组（JoinGroup）：当消费者心跳包响应 `REBALANCE_IN_PROGRESS` 时，说明消费组正在重平衡，此时消费者会停止消费，并且发送请求加入消费组；
2. 同步更新分配方案：当 Coordinator 收到所有组内成员的加入组请求后，会选出一个consumer Leader，然后让consumer Leader进行分配，分配完后会将分配方案放入`SyncGroup`请求中发送会Coordinator，Coordinator根据分配方案发送给每个消费者。

### 五、重平衡场景举例

根据重平衡触发的条件，重平衡的工作流程大概有以下几种类型：

+ **有新的成员加入消费组**

![10.Kafka重平衡机制05.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/1395970121.png)

+ **消费组成员崩溃**

![10.Kafka重平衡机制06.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/2779919825.png)

+ **消费组成员主动离开**

![10.Kafka重平衡机制07.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/2521499050.png)

+ **消费组成员提交位移时**

![10.Kafka重平衡机制08.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/149342829.png)

*附原文链接地址：*

*https://objcoding.com/2019/09/28/kafka-rebalance/*

标签: Kafka

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