什么是再平衡

所謂的再平衡，指的是在kafka consumer所訂閱的topic發(fā)生變化時發(fā)生的一種分區(qū)重分配機制。一般有三種情況會觸發(fā)再平衡：

consumer group中的新增或刪除某個consumer，導致其所消費的分區(qū)需要分配到組內(nèi)其他的consumer上；

consumer訂閱的topic發(fā)生變化，比如訂閱的topic采用的是正則表達式的形式，如test-*此時如果有一個新建了一個topic test-user，那么這個topic的所有分區(qū)也是會自動分配給當前的consumer的，此時就會發(fā)生再平衡；

consumer所訂閱的topic發(fā)生了新增分區(qū)的行為，那么新增的分區(qū)就會分配給當前的consumer，此時就會觸發(fā)再平衡。

Kafka提供的再平衡策略主要有三種：Round Robin，Range和Sticky，默認使用Range。這三種分配策略的主要區(qū)別在于：

Round Robin：會采用輪詢的方式將當前所有的分區(qū)依次分配給所有的consumer；

Range：首先會計算每個consumer可以消費的分區(qū)個數(shù)，然后按照順序?qū)⒅付▊€數(shù)范圍的分區(qū)分配給各個consumer；

Sticky：這種分區(qū)策略是最新版本中新增的一種策略，其主要實現(xiàn)了兩個目的：

將現(xiàn)有的分區(qū)盡可能均衡的分配給各個consumer，存在此目的的原因在于Round Robin和Range分配策略實際上都會導致某幾個consumer承載過多的分區(qū)，從而導致消費壓力不均衡；

如果發(fā)生再平衡，那么重新分配之后在前一點的基礎(chǔ)上會盡力保證當前未宕機的consumer所消費的分區(qū)不會被分配給其他的consumer上；

本文主要會通過幾個示例來對上面講解的三種分區(qū)重分配策略的基本實現(xiàn)原理進行講解。

Round Robin

關(guān)于Roudn Robin重分配策略，其主要采用的是一種輪詢的方式分配所有的分區(qū)，該策略主要實現(xiàn)的步驟如下。這里我們首先假設(shè)有三個topic：t0、t1和t2，這三個topic擁有的分區(qū)數(shù)分別為1、2和3，那么總共有六個分區(qū)，這六個分區(qū)分別為：t0-0、t1-0、t1-1、t2-0、t2-1和t2-2。這里假設(shè)我們有三個consumer：C0、C1和C2，它們訂閱情況為：C0訂閱t0，C1訂閱t0和t1，C2訂閱t0、t1和t2。那么這些分區(qū)的分配步驟如下：

1) 首先將所有的partition和consumer按照字典序進行排序，所謂的字典序，就是按照其名稱的字符串順序，那么上面的六個分區(qū)和三個consumer排序之后分別為：

2) 然后依次以按順序輪詢的方式將這六個分區(qū)分配給三個consumer，如果當前consumer沒有訂閱當前分區(qū)所在的topic，則輪詢的判斷下一個consumer：

嘗試將t0-0分配給C0，由于C0訂閱了t0，因而可以分配成功；

嘗試將t1-0分配給C1，由于C1訂閱了t1，因而可以分配成功；

嘗試將t1-1分配給C2，由于C2訂閱了t1，因而可以分配成功；

嘗試將t2-0分配給C0，由于C0沒有訂閱t2，因而會輪詢下一個consumer；

嘗試將t2-0分配給C1，由于C1沒有訂閱t2，因而會輪詢下一個consumer；

嘗試將t2-0分配給C2，由于C2訂閱了t2，因而可以分配成功；

同理由于t2-1和t2-2所在的topic都沒有被C0和C1所訂閱，因而都不會分配成功，最終都會分配給C2。

按照上述的步驟將所有的分區(qū)都分配完畢之后，最終分區(qū)的訂閱情況如下：

從上面的步驟分析可以看出，輪詢的策略就是簡單的將所有的partition和consumer按照字典序進行排序之后，然后依次將partition分配給各個consumer，如果當前的consumer沒有訂閱當前的partition，那么就會輪詢下一個consumer，直至最終將所有的分區(qū)都分配完畢。但是從上面的分配結(jié)果可以看出，輪詢的方式會導致每個consumer所承載的分區(qū)數(shù)量不一致，從而導致各個consumer壓力不均一。

Range

所謂的Range重分配策略，就是首先會計算各個consumer將會承載的分區(qū)數(shù)量，然后將指定數(shù)量的分區(qū)分配給該consumer。這里我們假設(shè)有兩個consumer：C0和C1，兩個topic：t0和t1，這兩個topic分別都有三個分區(qū)，那么總共的分區(qū)有六個：t0-0、t0-1、t0-2、t1-0、t1-1和t1-2。那么Range分配策略將會按照如下步驟進行分區(qū)的分配：

需要注意的是，Range策略是按照topic依次進行分配的，比如我們以t0進行講解，其首先會獲取t0的所有分區(qū)：t0-0、t0-1和t0-2，以及所有訂閱了該topic的consumer：C0和C1，并且會將這些分區(qū)和consumer按照字典序進行排序；

然后按照平均分配的方式計算每個consumer會得到多少個分區(qū)，如果沒有除盡，則會將多出來的分區(qū)依次計算到前面幾個consumer。比如這里是三個分區(qū)和兩個consumer，那么每個consumer至少會得到1個分區(qū)，而3除以2后還余1，那么就會將多余的部分依次算到前面幾個consumer，也就是這里的1會分配給第一個consumer，總結(jié)來說，那么C0將會從第0個分區(qū)開始，分配2個分區(qū)，而C1將會從第2個分區(qū)開始，分配1個分區(qū)；

同理，按照上面的步驟依次進行后面的topic的分配。

最終上面六個分區(qū)的分配情況如下：

可以看到，如果按照Range分區(qū)方式進行分配，其本質(zhì)上是依次遍歷每個topic，然后將這些topic的分區(qū)按照其所訂閱的consumer數(shù)量進行平均的范圍分配。這種方式從計算原理上就會導致排序在前面的consumer分配到更多的分區(qū)，從而導致各個consumer的壓力不均衡。

Sticky

Sticky策略是新版本中新增的策略，顧名思義，這種策略會保證再分配時已經(jīng)分配過的分區(qū)盡量保證其能夠繼續(xù)由當前正在消費的consumer繼續(xù)消費，當然，前提是每個consumer所分配的分區(qū)數(shù)量都大致相同，這樣能夠保證每個consumer消費壓力比較均衡。關(guān)于這種分配方式的分配策略，我們分兩種情況進行講解，即初始狀態(tài)的分配和某個consumer宕機時的分配情況。

1 初始分配

初始狀態(tài)分配的特點是，所有的分區(qū)都還未分配到任意一個consumer上。這里我們假設(shè)有三個consumer：C0、C1和C2，三個topic：t0、t1和t2，這三個topic分別有1、2和3個分區(qū)，那么總共的分區(qū)為：t0-0、t1-0、t1-1、t2-0、t2-1和t2-2。關(guān)于訂閱情況，這里C0訂閱了t0，C1訂閱了t0和1，C2則訂閱了t0、t1和t2。這里的分區(qū)分配規(guī)則如下：

1) 首先將所有的分區(qū)進行排序，排序方式為：首先按照當前分區(qū)所分配的consumer數(shù)量從低到高進行排序，如果consumer數(shù)量相同，則按照分區(qū)的字典序進行排序。這里六個分區(qū)由于所在的topic的訂閱情況各不相同，因而其排序結(jié)果如下：

2) 然后將所有的consumer進行排序，其排序方式為：首先按照當前consumer已經(jīng)分配的分區(qū)數(shù)量有小到大排序，如果兩個consumer分配的分區(qū)數(shù)量相同，則會按照其名稱的字典序進行排序。由于初始時，這三個consumer都沒有分配任何分區(qū)，因而其排序結(jié)果即為其按照字典序進行排序的結(jié)果：

3) 然后將各個分區(qū)依次遍歷分配給各個consumer，首先需要注意的是，這里的遍歷并不是C0分配完了再分配給C1，而是每次分配分區(qū)的時候都整個的對所有的consumer從頭開始遍歷分配，如果當前consumer沒有訂閱當前分區(qū)，則會遍歷下一個consumer。然后需要注意的是，在整個分配的過程中，各個consumer所分配的分區(qū)數(shù)是動態(tài)變化的，而這種變化是會體現(xiàn)在各個consumer的排序上的，比如初始時C0是排在第一個的，此時如果分配了一個分區(qū)給C0，那么C0就會排到最后，因為其擁有的分區(qū)數(shù)是最多的。上面的六個分區(qū)整體的分配流程如下：

3.1) 首先將t2-0嘗試分配給C0，由于C0沒有訂閱t2，因而分配不成功，繼續(xù)輪詢下一個consumer；

3.2) 然后將t2-0嘗試分配給C1，由于C1沒有訂閱t2，因而分配不成功，繼續(xù)輪詢下一個consumer；

3.3) 接著將t2-0嘗試分配給C2，由于C2訂閱了t2，因而分配成功，此時由于C2分配的分區(qū)數(shù)發(fā)生變化，各個consumer變更后的排序結(jié)果為：

3.4) 接下來的t2-1和t2-2，由于也只有C2訂閱了t2，因而其最終還是會分配給C2，最終在t2-0、t2-1和t2-2分配完之后，各個consumer的排序以及其分區(qū)分配情況如下：

3.5) 接著繼續(xù)分配t1-0，首先嘗試將其分配給C0，由于C0沒有訂閱t1，因而分配不成功，繼續(xù)輪詢下一個consumer；

3.6) 然后嘗試將t1-0分配給C1，由于C1訂閱了t1，因而分配成功，此時各個consumer以及其分配的分區(qū)情況如下：

3.7) 同理，接下來會分配t1-1，雖然C1和C2都訂閱了t1，但是由于C1排在C2前面，因而該分區(qū)會分配給C1，即：

3.9) 最后，嘗試將t0-0分配給C0，由于C0訂閱了t0，因而分配成功，最終的分配結(jié)果為：

上面的分配過程中，需要始終注意的是，雖然示例中的consumer順序始終沒有變化，但這是由于各個分區(qū)分配之后正好每個consumer所分配的分區(qū)數(shù)量的排序結(jié)果與初始狀態(tài)一致。這里讀者也可以比較一下這種分配方式與前面講解的Round Robin進行對比，可以很明顯的發(fā)現(xiàn)，Sticky重分配策略分配得更加均勻一些。

3.2 模擬consumer宕機

由于前一個示例中最終的分區(qū)分配方式模擬宕機的情形比較簡單，因而我們使用另一種訂閱策略。這里我們的示例的consumer有三個：C0、C1和C2，topic有四個：t0、t1、t2和t3，每個topic都有兩個分區(qū)，那么總的分區(qū)有：t0-0、t0-1、t1-0、t1-1、t2-0、t2-1、t3-0和t3-1。這里的訂閱情況為三個consumer訂閱所有的主題，那么如果按照Sticky的分區(qū)分配策略，初始狀態(tài)時，分配情況如下，讀者可以按照前一示例講解的方式進行推算：

這里我們假設(shè)在消費的過程中，C1發(fā)生了宕機，此時就會發(fā)生再平衡，而根據(jù)Sticky策略，其再分配步驟如下：

1) 首先會將宕機之后未分配的分區(qū)進行排序，排序方式為：首先按照分區(qū)所擁有的consumer數(shù)量從低到高進行排序，如果consumer數(shù)量相同，則按照分區(qū)的字典序進行排序。這里需要注意的是，由于只有C1宕機，因而未分配的分區(qū)為：t0-1、t2-0和t3-1，排序之后的結(jié)果為：

2) 然后將所有的consumer進行排序，排序方式為：首先將consumer按照其所擁有的consumer數(shù)量從小到大排序，如果數(shù)量相同，則按照consumer名稱的字典序進行排序，排序結(jié)果如下：

3) 接著依次遍歷各個分區(qū)，將其分配給各個consumer，需要注意的是，在分配的過程中，consumer所分配的分區(qū)數(shù)量是在變化的，而這種變化是會反應在consumer的排序上的：

3.1) 首先嘗試將t0-1分配給C2，由于C2訂閱了t0，因而可以分配成功，此時consumer排序和分區(qū)分配情況如下，需要注意的是，雖然分配之后，C2和C0的分區(qū)數(shù)量相同，但是由于按照字典序，C0在C2前面，因而排序情況還是會發(fā)生變化：

3.2) 然后嘗試將t2-0分配給C0，由于C0訂閱了t2，因而分配可以成功，此時consumer排序和分區(qū)分配情況如下：

3.3) 最后嘗試分配t3-1給C2，由于C2訂閱了t3，因而分配可以成功，此時consumer排序與分區(qū)分配情況如下：

在上面的分區(qū)分配過程中，我們可以看到，由于分區(qū)的不斷分配，各個consumer所擁有的分區(qū)數(shù)量也在不斷變化，因而其排序情況也在變化，但是最終可以看到，各個分區(qū)是均勻的分配到各個consumer的，并且還保證了當前consumer已經(jīng)消費的分區(qū)是不會分配到其他的consumer上的。

小結(jié)

本文首先對kafka的分區(qū)重分配策略進行了講解，然后通過四個示例對各個策略重分配的過程進行了講解。需要說明的是，本文所使用的示例正好是Kafka源碼中所提供了三個分配策略類所演示的幾個示例，只不過其并沒有演示其分配的具體細節(jié)，而是只講解了最終的結(jié)果。同樣的，在網(wǎng)上搜索相關(guān)的博文，其也只是將分配的結(jié)果直接展示出來，而并沒有演示具體的細節(jié)。本文則主要對這些示例的具體實現(xiàn)細節(jié)進行了一一講解，以方便讀者朋友能夠更好的理解各個分區(qū)重分配策略。