Kafka的Rebalance机制_kafka rebalance

1、Rebalance机制

        rebalance就是说如果消费组里的消费者数量有变化或消费的分区数有变化，kafka会重新分配消费者消费分区的关系。

        比如consumer group中某个消费者挂了，此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者，如果他又重启了，那么又会把一些分区重新交还给他。

注意：

rebalance只针对subscribe这种不指定分区消费的情况，如果通过assign这种消费方式指定了分区，kafka不会进行rebanlance。

如下情况可能会触发消费者rebalance

• 消费组里的consumer增加或减少了
• 动态给topic增加了分区
• 消费组订阅了更多的topic

        rebalance过程中，消费者无法从kafka消费消息，这对kafka的TPS会有影响，如果kafka集群内节点较多，比如数百个，那重平衡可能会耗时极多，所以应尽量避免在系统高峰期的重平衡发生。

2、消费者Rebalance分区分配策略

主要有三种rebalance的策略：range()、round-robin(轮询)、sticky(粘性)。

Kafka 提供了消费者客户端参数partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况为range分配策略。

假设一个主题有10个分区(0-9)，现在有三个consumer消费：

（1）range策略就是按照分区序号排序(范围分配)，假设 n＝分区数／消费者数量 = 3， m＝分区数%消费者数量 = 1，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。

比如分区0~3给一个consumer，分区4~6给一个consumer，分区7~9给一个consumer。

（2）round-robin策略就是轮询分配

比如分区0、3、6、9给一个consumer，分区1、4、7给一个consumer，分区2、5、8给一个consumer

（3）sticky策略初始时分配策略与round-robin类似，但是在rebalance的时候，需要保证如下两个原则。

分区的分配要尽可能均匀 。
分区的分配尽可能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 。这样可以最大程度维持原来的分区分配的策略。比如对于第一种range情况的分配，如果第三个consumer挂了，那么重新用sticky策略分配的结果如下：

consumer1除了原有的0~3，会再分配一个7
consumer2除了原有的4~6，会再分配8和9

3、Rebalance过程

当有消费者加入消费组时，消费者、消费组及组协调器之间会经历以下几个阶段。

第一阶段：选择组协调器

组协调器GroupCoordinator：每个consumer group都会选择一个broker作为自己的组协调器coordinator，负责监控这个消费组里的所有消费者的心跳，以及判断是否宕机，然后开启消费者rebalance。

consumer group中的每个consumer启动时会向kafka集群中的某个节点发送 FindCoordinatorRequest 请求来查找对应的组协调器GroupCoordinator，并跟其建立网络连接。

组协调器选择方式：

consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区，这个分区leader对应的broker就是这个consumer group的coordinator

第二阶段：加入消费组JOIN GROUP

在成功找到消费组所对应的 GroupCoordinator 之后就进入加入消费组的阶段，在此阶段的消费者会向 GroupCoordinator 发送 JoinGroupRequest 请求，并处理响应。然后GroupCoordinator 从一个consumer group中选择第一个加入group的consumer作为leader(消费组协调器)，把consumer group情况发送给这个leader，接着这个leader会负责制定分区方案。

第三阶段（ SYNC GROUP)

consumer leader通过给GroupCoordinator发送SyncGroupRequest，接着GroupCoordinator就把分区方案下发给各个consumer，他们会根据指定分区的leader broker进行网络连接以及消息消费。
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