Kafka入门，分区的分配再平衡（二十）

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分区的分配以及再平衡

Kafka入门，分区的分配再平衡（二十）,kafka,linq,分布式

1、kafka有四种主流的分区策略：Range,RoundRobin,Sticky,CooperativeSticky。可以通过配置参数partition.assignment.strategy,修改分区的分配策略。默认策略是Ranage+CooperativeSticky。Kafka可以同事使用多个分区分配策略。

参数	描述
heartbeat.interval.ms	Kafka消费者和coordinator之间的心跳时间，默认3s。该条目的值必须小于session.timeout.ms,也不应该高于session.timeoyt.ms的1/3
session.timeout.ms	Kafka消费者和coordinator之间连接超时时间，默认45s。超过该值，该消费者被移除，消费者执行再平衡
max.poll.interval.ms	消费者处理消息的最大时长，默认是5分钟，超过该值被移除，消费者执行再平衡
partition.assignment.strategy	消费者分区分配策略，默认策略是Range+CooperativeStickt。Kafka可以同事使用多个分区分配策略。可以选择策略包括：Range,RoundRobin,sticky,CooperativeSticky

Range以及再平衡

Kafka入门，分区的分配再平衡（二十）,kafka,linq,分布式

Range分区策略原理
Range是对每个topic而言
首先对同一个topic里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。
加入现在有7个分区，3个消费者，排序后的分区将会是0,1,2,3,4,5,6消费者排序完之后将会是C0,C1,C2
通过partitions数/consumer数来决定每个消费者应该消费几个分区，如果除不尽，那么前面几个消费者将会多消费一个分区。
例如。7/3=2余1，除不尽，那么消费者C0便会多消费者1个分区。8/3=2余2，除不尽，那么C0和C1分别多消费一个。
注意：如果只是针对一个topic而言，C0消费者多一个分区影响不是很大，但是如果有N个topic，那么针对每个topic，消费者C0都将多消费一个分区，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
容易尝试数据倾斜
测试代码

package com.longer.range;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

/**
 * 测试指定分区（partition）
 */
public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1、创建kafka生产者得配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //2、给kafka配置对象添加配置信息
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop100:9092");
        //3、key value 序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //4、创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String> producer=new KafkaProducer<String, String>(properties);
        for (int i = 0; i < 500; i++) {
            //指定数据发送到1号分区，key为空（IDEA中，ctrl+p查看参数）
            producer.send(new ProducerRecord<>("two", "longer " + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                    if(e==null){
                        System.out.println(String.format("主题：%s，分区：%s",metadata.topic(),metadata.partition()));
                        return;
                    }
                    e.printStackTrace();
                }

            });
            Thread.sleep(1000);
        }
        //关闭资源
        producer.close();
    }
}

package com.longer.range;

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.common.serialization.StringDeserializer;

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

public class CustomConsumer1 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建消费者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //2、给消费者配置对象添加参数
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop100:9092");
        //配置序列化
        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（组名任意起名）必须
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");
        //创建消费者对象
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer=new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        //注册要消费的主题
        ArrayList<String> topics=new ArrayList<>();
        topics.add("two");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);
        while (true){
            //设置1s中消费一批数据
            ConsumerRecords<String,String> consumerRecords=kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            //打印消费到的数据
            for(ConsumerRecord<String,String> record:consumerRecords){
                System.out.println(record);
            }
        }
    }
}

用一个消费者每一秒发送一条信息，三个消费者接收。观察打印情况。再停止其中一个消费者，再观察情况。
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
1 号消费者：消费到 3、4 号分区数据。
2 号消费者：消费到 5、6 号分区数据。
0 号消费者的任务会整体被分配到 1 号消费者或者 2 号消费者。
说明：0 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）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。
2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 range 方式分配。

RoundRobin 以及再平衡

Kafka入门，分区的分配再平衡（二十）,kafka,linq,分布式
RoundRobin针对集群所有Topic而言
RoundRobin沦陷分区策略，是把所有的partition和所有的consumer都列出来，然后按照hashcode而进行排序，最后通过沦陷算法来分配partition给各个消费者。
修改分区策略

properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");

测试代码

public class CustomConsumer1 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建消费者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //2、给消费者配置对象添加参数
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop100:9092");
        //配置序列化
        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（组名任意起名）必须
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");
        //修改分区策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
        //创建消费者对象
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer=new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        //注册要消费的主题
        ArrayList<String> topics=new ArrayList<>();
        topics.add("two");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);
        while (true){
            //设置1s中消费一批数据
            ConsumerRecords<String,String> consumerRecords=kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            //打印消费到的数据
            for(ConsumerRecord<String,String> record:consumerRecords){
                System.out.println(record);
            }
        }
    }
}

（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
1 号消费者：消费到 2、5 号分区数据
2 号消费者：消费到 4、1 号分区数据
0 号消费者的任务会按照 RoundRobin 的方式，把数据轮询分成 0 、6 和 3 号分区数据，
分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。
说明：0 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）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
1 号消费者：消费到 0、2、4、6 号分区数据
2 号消费者：消费到 1、3、5 号分区数据
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 RoundRobin 方式分配。

Sticky 以及再平衡

粘性分区定义：可以理解为分配的结果带有”粘性的“，即再执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配变动，可以节省大量的开销。
粘性分区时Kafka从0.11.x版本开始引入这种分配策略，首先会尽量保持原有分配的分区不变化
测试代码

package com.longer.sticky;

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.common.serialization.StringDeserializer;

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

public class CustomConsumer1 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建消费者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //2、给消费者配置对象添加参数
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop100:9092");
        //配置序列化
        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（组名任意起名）必须
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");
        //修改分区策略
        properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
        //创建消费者对象
        KafkaConsumer<String,String> kafkaConsumer=new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        //注册要消费的主题
        ArrayList<String> topics=new ArrayList<>();
        topics.add("two");
        kafkaConsumer.subscribe(topics);
        while (true){
            //设置1s中消费一批数据
            ConsumerRecords<String,String> consumerRecords=kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            //打印消费到的数据
            for(ConsumerRecord<String,String> record:consumerRecords){
                System.out.println(record);
            }
        }
    }
}

（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
1 号消费者：消费到 2、5、3 号分区数据。
2 号消费者：消费到 4、6 号分区数据。
0 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 1 号消费者或者 2 号消费者消费。
说明：0 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）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
1 号消费者：消费到 2、3、5 号分区数据。
2 号消费者：消费到 0、1、4、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照粘性方式分配