面对kafka频发的rebalance，该如何处理？_kafka频繁reblance

Kafka 是我们最常用的消息队列，它那几万、甚至几十万的处理速度让我们为之欣喜若狂。但是随着使用场景的增加，我们遇到的问题也越来越多，其中一个经常遇到的问题就是：rebalance（重平衡）问题。

但是要想了解 rebalance，那就得先了解消费组（consumer group）。

消费组

消费组指的是多个消费者（consumer）组成起来的一个组，它们共同消费 topic 的所有消息。 Kafka 为消费者组定义了 5 种状态，它们分别是：Empty、Dead、PreparingRebalance、CompletingRebalance 和 Stable。 这五种状态之间的转换关系为：

什么是rebalance？

kafka 主要可以分为三大块：生产者、kafka broker、消费者。

Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 consumer 如何达成一致，来分配订阅 Topic 的每个分区。rebalance（重平衡）其实就是重新进行 partition 的分配，从而使得 partition 的分配重新达到平衡状态。

什么时候会发生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(主动离开或被认为离开)。

Rebalance 发生时，消费者组下所有消费者实例都会协调在一起共同参与，kafka能够保证尽量达到最公平的分配。但是 Rebalance 过程对消费者组会造成比较严重的影响。在 Rebalance 的过程中消费者组下的所有消费者实例都会停止工作，等待 Rebalance 过程完成。 下面针对rebalance情况，简单说明一下。

订阅Topic的分区数发生变化

之前 topic 有 20 个分区，现在变成了 30 个，那么多出来的 10 个分区的数据就没人消费了。那么此时就需要进行重平衡，将新增的 10 个分区分给消费组内的消费者进行消费。所以在这个情况下，会发生rebalance。

订阅的Topic个数发生变化

一个消费者组如果之前只订阅了 A topic，那么其组内的消费者知会消费 A topic 的消息。而如果现在新增订阅了 B topic，那么 kafka 就需要把 B topic 的 partition 分配给组内的消费者进行消费。这个分配的过程，其实也是一个 rebalance 的过程。

消费组内成员个数发生变化

消费组内的消费者共同消费一个 topic 下的消息。而当消费组内成员个数发生变化，例如某个消费者离开，或者新消费者加入，都会导致消费组内成员个数发生变化，从而导致重平衡。
以下三种情况都是组内成员变化的情况：

• 新成员加入
• 组成员主动离开
• 组成员崩溃

rebalance问题处理思路

前面我们讲过 rebalance 一般会有 3 种情况，分别是：

• 新成员加入
• 组成员主动离开
• 组成员崩溃

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(被认为离开)」则是我们预料不到的，遇到问题的时候也比较不好排查。但对于「组成员崩溃」也是有一些通用的排查思路的，下面我们就来聊聊「rebalance问题的处理思路」。
要学会处理 rebalance 问题，我们需要先搞清楚 kafaka 消费者配置的四个参数：

• 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，那么市场就要相应延长。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
  这时候需要调整 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms 参数，使得消费者与协调者能保持心跳。一般来说，超时时间应该是心跳间隔的 3 倍时间。即 session.timeout.ms 如果设置为 180 秒，那么 heartbeat.interval.ms 最多设置为 60 秒。
  为什么要这么设置超时时间应该是心跳间隔的 3 倍时间？因为这样的话，在一个超时周期内就可以有多次心跳，避免网络问题导致偶发失败。

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
  对于这种情况，一般来说就是增加消费者处理的时间（即提高 max.poll.interval.ms 的值），减少每次处理的消息数（即减少 max.poll.records 的值）。
  除此之外，超时时间参数（session.timeout.ms）与 消费者每次处理的时间（max.poll.interval.ms）也是有关联的。max.poll.interval.ms 时间不能超过 session.timeout.ms 时间。 因为在 kafka 消费者的实现中，其是单线程去消费消息和执行心跳的，如果线程卡在处理消息，那么这时候即使到时间要心跳了，还是没有线程可以去执行心跳操作。很多同学在处理问题的时候，明明设置了很长的 session.timeout.ms 时间，但最终还是心跳超时了，就是因为没有处理好这两个参数的关联。
  对于 rebalance 类问题，简单总结就是：处理好心跳超时问题和消费处理超时问题。
  对于心跳超时问题。一般是调高心跳超时时间（session.timeout.ms），调整超时时间（session.timeout.ms）和心跳间隔时间（heartbeat.interval.ms）的比例。阿里云官方文档建议超时时间（session.timeout.ms）设置成 25s，最长不超过 30s。那么心跳间隔时间（heartbeat.interval.ms）就不超过 10s。
  对于消费处理超时问题。一般是增加消费者处理的时间（max.poll.interval.ms），减少每次处理的消息数（max.poll.records）。阿里云官方文档建议 max.poll.records 参数要远小于当前消费组的消费能力（records < 单个线程每秒消费的条数 x 消费线程的个数 x session.timeout的秒数）。

参考kafkajs：https://kafka.js.org/docs/1.13.0/faq#what-does-it-mean-to-get-rebalance_in_progress-errors