kafka—分区的分配和再平衡_kafka分区再平衡

一、分区的分配以及再平衡

问题引入：一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成，现在的问题是，到底由哪个consumer来消费哪个partition的数据

Kafka有四种主流的分区分配策略： Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky

可以通过配置参数partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。Kafka可以同时使用多个分区分配策略

说明：默认策略是Range + CooperativeSticky

package com.kafka.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

/**
 * @author wangbo
 * @version 1.0
 */

/**
 * 分区策略和再平衡
 */

public class CustomConsumer_02 {
    public static void main(String[] args) {
        //配置
        Properties properties = new Properties();

        //连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop100:9092,hadoop102:9092");    //多写一个，避免其中一台挂掉，保证数据的可靠性

        //反序列化
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        //配置消费者组ID 可以任意起
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");

        //设置分区策略,一共有四种 Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky，默认策略是Range + CooperativeSticky
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor");  //Range分区策略
//        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");  //RoundRobin分区策略
//        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");  //Sticky分区策略
//        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.CooperativeStickyAssignor");  //CooperativeSticky分区策略

        //1.创建一个消费者 "","hello"
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);

        //2.订阅主题 first3
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<String>();
        topics.add("first3");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);

        //3.消费数据
        while (true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));//每1秒拉取一批数据

            //循环打印消费的数据 consumerRecords.for
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord);
            }
        }
    }
}

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二、Range策略

1.Range分配策略

Range是对每个topic而言的，首先对同一个topic里面的分区按照序号进行排序，而消费者按照字母顺序进行排序。
例如：7个分区，3个消费者，排序后分区为0，1，2，3，4，5，6；消费者排序之后为C0，C1，C2

通过分区数 / 消费者数来决定每个消费者消费几个分区，如果除不尽，那么前几个消费者将会多消费数据
例如： 7/3 = 2 余 1，除不尽，那么 消费者 C0 便会多消费 1 个分区。 8/3=2余2，除不尽，那么C0和C1分别多消费一个

缺点：数据量如果非常大，容易造成数据倾斜
例如：如果有 N 多个 topic，那么针对每个topic，消费者 C0都将多消费 1 个分区，topic越多，C0消 费的分区会比其他消费者明显多消费 N 个分区

2.Range分区分配再平衡

引入：假如有7个分区，3个消费者，排序后分区为0，1，2，3，4，5，6；消费者排序之后为C0，C1，C2

C0 号消费者：消费到 0、1、2 号分区数据
C1 号消费者：消费到 3、4 号分区数据
C2 号消费者：消费到 5、6 号分区数据

（1）停止掉C0号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）

C0号消费者的任务会整体被分配到C1号消费者或者C2号消费者

说明：C0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行

（2）停止掉C0号消费者，快速重新发送消息给消费者观看结果（45s 以后）

C1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据
C2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据

说明：消费者 C0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 Range分配策略进行分配

三、RoundRobin策略

1.RoundRobin分区策略原理

RoundRobin 针对集群中所有Topic而言，RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的consumer 都列出来，然后按照 hashcode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者
例如：C0消费0号分区，C1消费1号分区，C2消费2号分区，C0消费3号分区，以此类推

2.RoundRobin分区分配再平衡

引入：假如有7个分区，3个消费者，排序后分区为0，1，2，3，4，5，6；消费者排序之后为C0，C1，C2

C0 号消费者：消费到 0、3、6 号分区数据
C1 号消费者：消费到 2、5 号分区数据
C2 号消费者：消费到 4、1 号分区数据

（1）停止掉 C0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）

C0 号消费者的任务会按照 RoundRobin 的方式，把数据轮询分成 0 、3 和 6 号分区数据，分别由 C1 号消费者或者 C2 号消费者消费

说明：C0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行

（2）停止掉C0号消费者，快速重新发送消息给消费者观看结果（45s 以后）

C1 号消费者：消费到 0、2、4、6 号分区数据
C2 号消费者：消费到 1、3、5 号分区数据

说明：消费者 C0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 RoundRobin 方式分配

四、Sticky策略

1.Sticky分区策略原理

Sticky（粘性）分区定义：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销

例如：7个分区，3个消费者，排序后分区为0，1，2，3，4，5，6；消费者排序之后为C0，C1，C2

C0 号消费者：消费到 2、3、5 号分区数据
C1 号消费者：消费到 1、6 号分区数据
C2 号消费者：消费到 0、4 号分区数据

有点类似Range策略，但是分区是随机的，不是按照顺序来的

2.Sticky分区分配再平衡

（1）停止掉 C0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）

C1 号消费者：消费到 2、5、3 号分区数据
C2 号消费者：消费到 4、6 号分区数据

C0 号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分成 0 和 1 号分区数据，分别由 C1 号消费者或者 C2 号消费者消费。

说明：C0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行

（2）停止掉C0号消费者，快速重新发送消息给消费者观看结果（45s 以后）

C1 号消费者：消费到 2、3、5 号分区数据
C2 号消费者：消费到 0、1、4、6 号分区数据

说明：消费者 C0 已经被踢出消费者组，所以重新按照粘性方式分配