Kafka分区管理（优先副本的选举、分区重新分配）_kafka的partition选举

Topic: heima-par Partition: 2 Leader: 1 Replicas: 1,0,2 Isr: 1,0,2
Topic: heima-par Partition: 3 Leader: 2 Replicas: 2,1,0 Isr: 2,1,0

从上面输出信息可以看出新添加的节点并没有分配之前主题的分区

• 第四步：重新分配

现在我们需要将原先分布在broker 1-3节点上的分区重新分布到broker 1-4节点上，借助kafka-reassign-partitions.sh工具生成reassign plan，不过我们先得按照要求定义一个文件，里面说明哪些topic需要重新分区，文件内容如下：

itcast@Server-node:/mnt/d/kafka-cluster/kafka-1$ cat reassign.json {
“topics”:[{“topic”:“heima-par”}],
“version”:1
}

然后使用 kafka-reassign-partitions.sh 工具生成reassign plan

然后执行脚本 bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --topics-to -move-json-file reassign.json --broker-list "0,1,2,3" --generate

itcast@Server-node:/mnt/d/kafka-cluster/kafka-1$ bin/kafka-reassign-
partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --topics-to
-move-json-file reassign.json --broker-list “0,1,2,3” --generate
Current partition replica assignment
{“version”:1,“partitions”:[{“topic”:“heima-par”,“partition”:2,“replicas”: [1,0,2],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima- par”,“partition”:1,“replicas”:[0,2,1],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima-par”,“partition”:0,“replicas”:[2,1,0],“log_dirs”: [“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima-par”,“partition”:3,“replicas”: [2,1,0],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]}]}

Proposed partition reassignment configuration
{“version”:1,“partitions”:[{“topic”:“heima-par”,“partition”:0,“replicas”: [1,2,3],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima- par”,“partition”:2,“replicas”:[3,0,1],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima-par”,“partition”:1,“replicas”:[2,3,0],“log_dirs”: [“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima-par”,“partition”:3,“replicas”: [0,1,2],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]}]}

上面命令中

--generate 表示指定类型参数

--topics-to-move-json-file 指定分区重分配对应的主题清单路径

注意：
命令输入两个Json字符串，第一个JSON内容为当前的分区副本分配情况，第二个为重新分配的候选方案，注意这里只是生成一份可行性的方案，并没有真正执行重分配的动作。

我们将第二个JSON内容保存到名为result.json文件里面（文件名不重要，文件格式也不一定要以json为结尾，只要保证内容是json即可），然后执行这些reassign plan：

重新分配JSON文件

{
“version”: 1,
“partitions”: [ {
“topic”: “heima-par”,
“partition”: 0,
“replicas”: [ 1,2,3 ],
“log_dirs”: [ “any”, “any”, “any” ]
},{
“topic”: “heima-par”,
“partition”: 2,
“replicas”: [ 3,0,1 ],
“log_dirs”: [ “any”, “any”, “any” ]
},{
“topic”: “heima-par”,
“partition”: 1,
“replicas”: [ 2,3,0 ],
“log_dirs”: [ “any”, “any”, “any” ]
},{
“topic”: “heima-par”,
“partition”: 3,
“replicas”: [ 0,1,2 ],
“log_dirs”: [ “any”, “any”, “any” ]
}
]
}

执行分配策略

itcast@Server-node:/mnt/d/kafka-cluster/kafka-1$ bin/kafka-reassign-
partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignm
ent-json-file result.json --execute
Current partition replica assignment

{“version”:1,“partitions”:[{“topic”:“heima-par”,“partition”:2,“replicas”: [1,0,2],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima- par”,“partition”:1,“replicas”:[0,2,1],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima-par”,“partition”:0,“replicas”:[2,1,0],“log_dirs”: [“any”,“any”,“any”]},
{“topic”:“heima-par”,“partition”:3,“replicas”: [2,1,0],“log_dirs”:[“any”,“any”,“any”]}]}
Save this to use as the --reassignment-json-file option during rollback
Successfully started reassignment of partitions.

查看分区重新分配的进度：

itcast@Server-node:/mnt/d/kafka-cluster/kafka-1$ bin/kafka-reassign-
partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file result.json –
verify
Status of partition reassignment:
Reassignment of partition heima-par-3 completed successfully
Reassignment of partition heima-par-0 is still in progress
Reassignment of partition heima-par-2 is still in progress
Reassignment of partition heima-par-1 is still in progress

从上面信息可以看出 heima-par-3已经完成，其他三个正在进行中。

四、修改副本因子

场景

实际项目中我们可能在创建topic时没有设置好正确的replication-factor，导致kafka集群虽然是高可用的，但是该topic在有broker宕机时，可能发生无法使用的情况。topic一旦使用又不能轻易删除重建，因此动态增加副本因子就成为最终的选择。

说明：kafka 1.0版本配置文件默认没有default.replication.factor=x， 因此如果创建topic时，不指定– replication-factor 想， 默认副本因子为1. 我们可以在自己的server.properties中配置上常用的副本因子，省去手动调整。例如设置default.replication.factor=3

首先我们配置topic的副本，保存为json文件

{
“version”:1,
“partitions”:[
{“topic”:“heima”,“partition”:0,“replicas”:[0,1,2]},
{“topic”:“heima”,“partition”:1,“replicas”:[0,1,2]},
{“topic”:“heima”,“partition”:2,“replicas”:[0,1,2]}
]
}

然后执行脚本 bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file replication-factor.json --execute

itcast@Server-node:/mnt/d/kafka_2.12-2.2.1$ bin/kafka-reassign-partitions.sh –
zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file replication-factor.json –
execute
Current partition replica assignment

{“version”:1,“partitions”:[{“topic”:“topic0703”,“partition”:1,“replicas”: [1,0],“log_dirs”:[“any”,“any”]},
{“topic”:“topic0703”,“partition”:0,“replicas”: [0,1],“log_dirs”:[“any”,“any”]},
{“topic”:“topic0703”,“partition”:2,“replicas”: [2,0],“log_dirs”:[“any”,“any”]}]}

Save this to use as the --reassignment-json-file option during rollback
Successfully started reassignment of partitions.

验证

itcast@Server-node:/mnt/d/kafka_2.12-2.2.1$ bin/kafka-topics.sh --describe –
zookeeper localhost:2181 --topic topic0703
Topic:topic0703 PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: topic0703 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0
Topic: topic0703 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 0,1,2 Isr: 1,0
Topic: topic0703 Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 0,1,2 Isr: 2,0

五、分区分配策略

按照Kafka默认的消费逻辑设定，一个分区只能被同一个消费组（ConsumerGroup）内的一个消费者消费。假设目前某消费组内只有一个消费者C0，订阅了一个topic，这个topic包含7个分区，也就是说这个消费者C0订阅了7个分区，参考下图

此时消费组内又加入了一个新的消费者C1，按照既定的逻辑需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费，情形上图（2），消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区，相互之间并无实质性的干扰。

接着消费组内又加入了一个新的消费者C2，如此消费者C0、C1和C2按照上图（3）中的方式各自负责消费所分配到的分区。

如果消费者过多，出现了消费者的数量大于分区的数量的情况，就会有消费者分配不到任何分区。参考下图，一共有8个消费者，7个分区，那么最后的消费者C7由于分配不到任何分区进而就无法消费任何消息。

上面各个示例中的整套逻辑是按照Kafka中默认的分区分配策略来实施的。Kafka提供了消费者客户端参数partition.assignment.strategy用来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况下，此参数的值为：org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor，即采用RangeAssignor分配策略。除此之外，Kafka中还提供了另外两种分配策略： RoundRobinAssignor和StickyAssignor。消费者客户端参数partition.asssignment.strategy可以配置多个分配策略，彼此之间以逗号分隔。

1.RangeAssignor分配策略

参考源码：org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor

RangeAssignor策略 的原理是 按照消费者总数和分区总数进行整除运算来获得一个跨度，然后将分区按照跨度进行平均分配，以保证分区尽可能均匀地分配给所有的消费者。 对于每一个topic， RangeAssignor策略会将消费组内所有订阅这个topic的消费者按照名称的字典序排序，然后为每个消费者划分固定的分区范围，如果不够平均分配，那么字典序靠前的消费者会被多分配一个分区。

假设n=分区数/消费者数量，m=分区数%消费者数量，那么前m个消费者每个分配n+1个分区，后面的（消费者数量-m）个消费者每个分配n个分区。

假设消费组内有2个消费者C0和C1，都订阅了主题t0和t1，并且每个主题都有4个分区，那么所订阅的所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、t0p3、t1p0、t1p1、t1p2、t1p3。最终的分配结果为：

消费者C0：t0p0、t0p1、t1p0、t1p1
消费者C1：t0p2、t0p3、t1p2、t1p3

假设上面例子中2个主题都只有3个分区，那么所订阅的所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、t1p0、t1p1、t1p2。最终的分配结果为：

消费者C0：t0p0、t0p1、t1p0、t1p1
消费者C1：t0p2、t1p2

可以明显的看到这样的分配并不均匀，如果将类似的情形扩大，有可能会出现部分消费者过载的情况。

2.RoundRobinAssignor分配策略

参考源码：org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor

RoundRobinAssignor策略 的原理是将消费组内所有消费者以及消费者所订阅的所有topic的partition按照字典序排序，然后通过轮询方式逐个将分区以此分配给每个消费者。 RoundRobinAssignor策略对应的partition.assignment.strategy参数值为：org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。

假设消费组中有2个消费者C0和C1，都订阅了主题t0和t1，并且每个主题都有3个分区，那么所订阅的所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、t1p0、t1p1、t1p2。最终的分配结果为：

消费者C0：t0p0、t0p2、t1p1
消费者C1：t0p1、t1p0、t1p2

如果同一个消费组内的消费者所订阅的信息是不相同的，那么在执行分区分配的时候就不是完全的轮询分配，有可能会导致分区分配的不均匀。如果某个消费者没有订阅消费组内的某个topic，那么在分配分区的时候此消费者将分配不到这个topic的任何分区。

假设消费组内有3个消费者C0、C1和C2，它们共订阅了3个主题：t0、t1、t2，这3个主题分别有1、2、 3个分区，即整个消费组订阅了t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2这6个分区。具体而言，消费者C0订阅的是主题t0，消费者C1订阅的是主题t0和t1，消费者C2订阅的是主题t0、t1和t2，那么最终的分配结果为：

消费者C0：t0p0
消费者C1：t1p0
消费者C2：t1p1、t2p0、t2p1、t2p2

可以看到RoundRobinAssignor策略也不是十分完美，这样分配其实并不是最优解，因为完全可以将分区t1p1分配给消费者C1。

3.StickyAssignor分配策略

参考源码：org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor

Kafka从0.11.x版本开始引入这种分配策略，它主要有两个目的：

分区的分配要尽可能的均匀； 分区的分配尽可能的与上次分配的保持相同。

当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标。鉴于这两个目标，StickyAssignor策略的具体实现要比RangeAssignor和RoundRobinAssignor这两种分配策略要复杂很多。

假设消费组内有3个消费者：C0、C1和C2，它们都订阅了4个主题：t0、t1、t2、t3，并且每个主题有2个分区，也就是说整个消费组订阅了t0p0、t0p1、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t3p0、t3p1这8个分区。最终的分配结果如下：

消费者C0：t0p0、t1p1、t3p0
消费者C1：t0p1、t2p0、t3p1
消费者C2：t1p0、t2p1

如分配结果所示，RoundRobinAssignor策略会按照消费者C0和C2进行重新轮询分配。而如果此时使用的是StickyAssignor策略，那么分配结果为：

消费者C0：t0p0、t1p1、t3p0、t2p0
消费者C2：t1p0、t2p1、t0p1、t3p1

可以看到分配结果中保留了上一次分配中对于消费者C0和C2的所有分配结果，并将原来消费者C1的“负 担”分配给了剩余的两个消费者C0和C2，最终C0和C2的分配还保持了均衡。
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最后

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注意不论是我说的互联网面试1000题，还是后面提及的算法与数据结构、设计模式以及更多的Java学习笔记等，皆可分享给各位朋友

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