kafka re-blance 重平衡、堆积、自动提交_kafka balance

由一次kafk数据堆积说起

因为公司的项目是由一个第三方的旧系统迁移过渡开发过来的，而且时间很急，所以有许多数据需要修正。为了不影响线上的业务，修复数据的逻辑是在另一个应用的，可以通过管理系统圈定数据范围，然后发送到kafka。
但是某一天kafka上的数据一直在堆积，高峰期一直下不去。查询了很多日志，发现很多消费者的消费速度异常地慢，而且存在重复消费的情况（业务上是允许重复消费）。最后发现kafka不断地在重平衡，导致数据一直不能尽快被消费。

那么，是什么导致了系统频繁重平衡呢？

重平衡的作用

要想知道什么是重平衡rebalance，那就要先了解消费组consumer group。

什么是消费组

多个消费者consumer组成一个消费组，它们共同消费一个topic，一个topic的一个parition只能被一个consumer消费。

kafka为消费组定义了5种状态，他们分别是：Empty,Dead, PreparingRebalance,CompletingRebalance,Stable.
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生产者、kafka broker、消费者
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rebalance 其实就是对 partition 进行重新分配

rebalance的过程

rebalance

重平衡时，消费者端会发出JoinGroup请求加入组，发送SyncGroup请求同步领导消费组(Leader Consumer)分配的方案。

JoinGrop请求

当组内成员加入组时,会向将自己订阅的主题上报。协作者收集完组内的JoinGrop后，会选择其中一个作为该消费者组的领导者。通常情况下，第一个发送 JoinGroup 请求的成员自动成为领导者。消费组领导者的任务是收集所有成员的订阅信息，然后根据这些信息，制定具体的分区消费分配方案，然后开始发送`SyncGroup请求。

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SyncGroup请求

消费组领导者和其他组员发送SyncGroup请求同步分组消费信息。

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reblance的时机

三种情况会触发rebalance:

• 订阅 Topic 的分区数发生变化。
• 订阅的 Topic 个数发生变化。
• 消费组内成员个数发生变化。例如有新的 consumer 实例加入该消费组或者离开组

相比起之前的两个情况，这种情况在实际情况中更加常见。因为订阅分区数、以及订阅 topic 数都是我们主动改变才会发生，而组内消费组成员个数发生变化，则是更加随机的。

「消费组内成员个数发生变化」的几种情况：

• 新成员加入
• 组成员主动离开
• 组成员崩溃

新成员加入

新成员入组是指组处于 Stable状态后，有新成员加入。如果是全新启动一个消费者组，Kafka 是有一些自己的小优化的，流程上会有些许的不同。我们这里讨论的是，组稳定了之后有新成员加入的情形。

当协调者收到新的 JoinGroup 请求后，它会通过心跳请求响应的方式通知组内现有的所有成员，强制它们开启新一轮的重平衡。具体的过程和之前的客户端重平衡流程是一样的

组成员主动离开

何谓主动离组？就是指消费者实例所在线程或进程调用 close() 方法主动通知协调者它要退出。这个场景就涉及到了第三类请求：LeaveGroup 请求。协调者收到 LeaveGroup 请求后，依然会以心跳响应的方式通知其他成员。

组成员崩溃

崩溃离组是指消费者实例出现严重故障，突然宕机导致的离组。它和主动离组是有区别的，因为后者是主动发起的离组，协调者能马上感知并处理。但崩溃离组是被动的，协调者通常需要等待一段时间才能感知到，这段时间一般是由消费者端参数session.timeout.ms控制的。

re-blance问题处理

对于「新成员加入」、「组成员主动离开」都是我们主动触发的，能比较好地控制。但是「组成员崩溃」则是我们预料不到的，遇到问题的时候也比较不好排查。

re-balance问题与kafka消费组配置的四个参数有关：

session.timeout.ms 设置了超时时间

heartbeat.interval.ms 心跳时间间隔

max.poll.interval.ms 每次消费的处理时间

max.poll.records 每次消费的消息数

session.timeout.ms 表示 consumer 向 broker 发送心跳的超时时间。例如 session.timeout.ms = 180000 表示在最长 180 秒内 broker 没收到 consumer 的心跳，那么 broker 就认为该 consumer 死亡了，会启动 rebalance。

heartbeat.interval.ms 表示 consumer 每次向 broker 发送心跳的时间间隔。heartbeat.interval.ms = 60000 表示 consumer 每 60 秒向 broker 发送一次心跳。一般来说，session.timeout.ms 的值是heartbeat.interval.ms值的 3 倍以上。

max.poll.interval.ms 表示 consumer 每两次 poll 消息的时间间隔。简单地说，其实就是 consumer 每次消费消息的时长。如果消息处理的逻辑很重，那么下次就要相应延长。否则如果时间到了 consumer 还么消费完，broker 会默认认为 consumer 死了，发起 rebalance。

max.poll.records 表示每次消费的时候，获取多少条消息。获取的消息条数越多，需要处理的时间越长。所以每次拉取的消息数不能太多，需要保证在 max.poll.interval.ms 设置的时间内能消费完，否则会发生 rebalance。

简单来说，会导致崩溃的几个点是：

消费者心跳超时，导致 rebalance。
消费者处理时间过长，导致 rebalance。

消费者心跳超时

我们知道消费者是通过心跳和协调者保持通讯的，如果协调者收不到心跳，那么协调者会认为这个消费者死亡了，从而发起 rebalance。

而 kafka 的消费者参数设置中，跟心跳相关的两个参数为：

session.timeout.ms 设置了超时时间

heartbeat.interval.ms 心跳时间间隔

消费者处理时间过长

如果消费者处理时间过长，那么同样会导致协调者认为该 consumer 死亡了，从而发起重平衡。

而 kafka 的消费者参数设置中，跟消费处理的两个参数为：

max.poll.interval.ms 每次消费的处理时间

max.poll.records 每次消费的消息数

不过Kafka从0.10.1.0开始，heartbeat就由独立的线程处理了，不受poll影响。

回到一开始的问题

顺着上面的思路，我们知道当消费者处理时间过长时，而项目里的消费逻辑的是很耗时和不可控的，所以可以做一下猜测：

1. 消费后的数据，当offset还没有提交时，partition就断开连接。比如，通常会遇到消费的数据，处理很耗时，导致超过了Kafka的session timeout时间（0.10.x版本默认是30秒），那么就会re-blance重平衡，此时有一定几率offset没提交，会导致重平衡后重复消费。

2. 当消费者消费的速度很慢的时候，可能在一个session周期内还未完成，导致心跳机制检测报告出问题。

3. 并发很大，可能在规定的时间（session.time.out默认30s）内没有消费完，就会可能导致reblance重平衡，导致一部分offset自动提交失败，然后重平衡后重复消费

回归到项目代码和配置中。

@KafkaListener(
            topics = "xxxx"
            containerFactory = "kafkaDataUpdateListenerContainerFactory"
    )
    public void loadDataUpdate(List<ConsumerRecord<?,?>> records, Acknowledgment ack){
        // 反序列化收到的数据
        
        // 任务分发，可能会分发到一些处理时间很长的方法中去
        
        // 记录日志
    }
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从代码中发现消费者使用的是自动提交，而且是没有配置session.timeout.ms的。因为消费kafka的方法内有耗时任务，导致了offset还没有提交，与partition失联。

解决问题

找到问题产生的原因，其实就很好解决。只要在消费者正确解析了收到的数据后，立刻调用Acknowledgment.ack.acknowledge()方法提交offset就好了。

kafka自动提交导致重平衡,kafka堆积问题。

参考资料

• 重平衡场景，写得更好，更详细！推荐！！Kafka | 消费者组重平衡全流程解析_大数据_sinat_27143551的博客-CSDN博客
• 极客时间 Kafka重平衡消费组重平衡
• Kafka 重平衡机制 - 后端进阶 - SegmentFault 思否
• 为什么消费客户端频繁出现Rebalance？_客户端消费问题_常见问题_消息队列Kafka版-阿里云