解决kafka Rebalancing(重定向)问题

解决kafka Rebalancing(重定向)问题以及解释为什么会发生该问题
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以下是上文的翻译

什么是kafka Rebalancing(重定向)

要了解什么是rebalancing，我们需要了解 Kafka 的工作原理。首先，关于Kafka。
Kafka 集群由一个或多个代理组成。生产者向 Kafka brokers发布数据，消费者是从broker读取消息。 Kafka Streams同时是消费者和生产者，但为了简单起见，我们在这篇博文中将其称为消费者。所有传输的数据都存储在一个topic。topic分为一个或多个分区partition。一次只有一个消费者可以从单个分区中读取，因此，一个topic的分区数是最大可能的并行度。
消费者组是一组消费者，它们共同消费来自一个或多个 Kafka topic的消息。消费者组的leader负责消费者组中的分区partition分配。
rebalancing就是这样——将每个分区映射到每一个消费者的过程。Kafka 重平衡时，所有涉及消费者的处理都将停止。

更详细地说，所有消费者撤销他们的分区并向组coordinator发送 JoinGroup 请求，它等待来自消费者的消息，然后将消费者信息传输给leader（JoinGroupResponse）。 然后，每个消费者向leader发送一个 SyncGroup 请求，这是一个新分区分配的请求。 leader等待直到收到此消息以计算下一个分区分配，并将结果发送给broker，brokder将其广播给所有成员（SyncGroupResponse）。 这两次握手之间存在同步屏障，以允许coordinator正确分配分区。 该协议称为eager rebalancing protocol(急切再平衡协议)。

有多种分区分配策略（例如，循环），您甚至可以创建自己的分配测量。 默认的 Kafka Streams 策略使用sticky粘性分区策略，旨在创建均匀分布并尝试最小化两次重新平衡之间的分区移动。 目前没有lag-aware strategy策略。

消费者怎么消费

消费者从一个topic读取一条消息，对其进行处理，然后通常将一条或多条消息输出。以下消费者配置。
max.poll.records（默认值=500）定义了消费者一次可以轮询的最大消息数。
max.partition.fetch.bytes (default=1048576) 定义了服务器在轮询单个分区时返回的最大字节数。
max.poll.interval.ms (default=300000) 定义消费者必须处理来自轮询的所有消息并在之后获取新轮询的时间。如果超过这个时间间隔，消费者就会离开消费者组。
heartbeat.interval.ms（默认值=3000）定义了消费者发送心跳的频率。
session.timeout.ms (default=10000) 定义了消费者必须发送心跳的时间。如果在该超时时间内没有收到心跳，则认为该成员已死亡并离开该组。
心跳使用单独的线程（自 Kafka 0.10.1 起）。消费者操作的持续时间不会影响它们。

Rebalancing重平衡怎么触发

如果消费者加入或离开一个组，Kafka 就会重平衡。以下是可能发生的各种情况
1.一个消费者加入一个组：
应用启动/重启——如果我们部署一个应用程序（或重新启动它），一个新的消费者加入该组
2.应用扩展——我们正在创建新的 pods
3.一个消费者离开一个组：
超出 max.poll.interval.ms — 未及时处理轮询记录
session.timeout.ms 超出 — 没有发送心跳，可能是因为应用崩溃或网络错误
4.消费者关闭
Pod 重新定位——Kubernetes 有时会重新定位 Pod，例如如果通过 kubectl Drain 删除节点或集群缩小。这个功能很好，但是消费者关闭（离开组）并在另一个节点上再次重新启动（加入组）。
应用减少
重平衡是 Kafka 工作所必需的。它应该不会影响应用，但在某些情况下重平衡会产生巨大的影响。因此，我们希望减少不必要的重新平衡的次数。

由于消费时间过长导致消费失败

一个常见的问题是，某些应用的处理时间差异很大（有时相差几个数量级）。是当有突然很大消息处理时，会花费很长时间。这些处理时间超过 max.poll.interval.ms，并会触发重新平衡。
一种相对容易的改进是增加 max.poll.interval.ms（和/或减少 max.poll.records/max.partition.fetch.bytes）。我们没有因为更改这些值而遇到任何反弹，几个小时可能是一个合适的时间间隔。
但是，允许较长的处理时间会引入另一个问题。如前所述，leader创建一个分区分配并相应地撤销分区。只有当消费者完成处理当前轮询时，分区才会被撤销。因此，leader必须等待每个消费者处理完当前的记录。
当一条消息处理需要几个小时时候也意味着重平衡也需要几个小时。

这是一个严重的问题，我们没有找到一个好的解决方案。 但是，我们可以做的是减少重新平衡的次数，以降低在处理耗时记录时重平衡的可能性。

Kafka 静态成员

Kafka 静态成员资格是 Kafka 2.3 引入的一项新功能。 它允许coordinator保留成员身份并识别重新启动的成员。 这可以通过消费者配置 group.instance.id 实现。 如果消费者出于任何原因重新启动，组coordinator可以将相同的分区分配给消费者，而无需重新平衡所有内容。 这个过程必须在 session.timeout.ms 限制的范围内发生，因为成员在超时之前不会离开消费者组。 否则，消费者将被视为死亡，因此会发生重平衡。

建议在使用静态成员时增加 session timeout 。 该值应该适合您的用例，并且您应该将其配置为尽可能低和尽可能高，以便 pod 成功重启。 在我们的示例中，消费者有停机时间，但可以在配置的时间限制范围内重新加入组。 因此，不需要重新平衡。
我们使用 helm charts 在 Kubernetes 上部署 Kafka 应用，这允许我们激活静态成员资格。 在里面，我们将 group.instance.id 映射到我们 Kubernetes pod 的元数据名称（如果 pod 重新启动，名称不会改变）。

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1. mermaid语法说明 ↩︎

2. 注脚的解释 ↩︎