第6章 Rebalance详解

rebalance本质是一种协议，规定了一个consumer group下的所有consumer如何达成一致来分配订阅的topic的每个分区。比如某个group下有20个consumer，它订阅了一个具有100个分区的topic。正常情况下，Kafka平均会为每个consumer分配5个分区。这个分配的过程就叫rebalance。

6.1 触发rebalance的条件

rebalance的触发条件有三种：

组成员发生变更(新consumer加入组、已有consumer主动离开组或已有consumer崩溃)
订阅主题数发生变更——这当然是可能的，如果你使用了正则表达式的方式进行订阅，那么新建的匹配正则表达式的topic就会触发rebalance
订阅主题的分区数发生变更

6.2 rebalance分配机制

Kafka新版本consumer默认提供了两种分配策略：range和round-robin。当然Kafka采用了可插拔式的分配策略，可以自定义分配器以实现不同的分配策略。实际上，由于目前range和round-robin两种分配器都有一些弊端，Kafka社区已经提出第三种分配器来实现更加公平的分配策略，目前还在开发中。

简单举个例子，假设目前某个consumer group下有两个consumer：A和B，当第三个成员加入时，kafka会触发rebalance并根据默认的分配策略重新为A、B和C分配分区，如下图所示

6.3 执行rebalance和consumer group管理

Kafka由Coordinator执行Rebalance和consumer group管理；

首先是0.8版本的coordinator，那时候coordinator是依赖zookeeper来实现对consumer group进行管理。Coordinator监听zookeeper的/consumers/<group>/ids的子节点变化以及/brokers/topics/<topic>数据变化来判断是否需要进行rebalance。group下的每个consumer都自己决定要消费哪些分区，并把自己的决定抢先在zookeeper中的/consumers/<group>/owners/<topic>/<partition>下注册。很明显，这种方案要依赖于zookeeper的帮助，而且每个consumer是单独做决定的，没有那种“大家属于一个组，要协商做事情”的精神。

基于这些潜在的弊端，0.9版本的kafka改进了coordinator的设计，提出了group coordinator——每个consumer group都会被分配一个这样的coordinator用于组管理和位移管理。这个group coordinator比原来承担了更多的责任，比如组成员管理、位移提交保护机制等。当新版本consumer group的第一个consumer启动的时候，它会和kafka server确定谁是它们组的coordinator。之后该group内的所有成员都会和该coordinator进行协调通信。显而易见，这种coordinator设计不再需要zookeeper了，性能上可以得到很大的提升。

6.4 如何确定Coordinator

那么consumer group如何确定自己的coordinator是谁呢？简单来说分为两步

确定consumer group消费位移信息写入__consumer_offsets的哪个分区。具体计算公式：

__consumer_offsets_partitionId = Math.abs(groupId.hashCode() % groupMetadataTopicPartitionCount)

注意：groupMetadataTopicPartitionCount由参数offsets.topic.num.partitions指定，默认是50个分区。

该分区leader所在的broker就是被选定的coordinator

6.5 Rebalance generation

Rebalance generation它表示rebalance之后的新一届成员，主要是用于保护consumer group，防止无效offset提交。例如，上一届的consumer成员是无法提交位移到新一届的consumer group中。否则报ILLEGAL_GENERATION错误。每次group进行rebalance之后，generation号都会加1，表示group进入到了一个新的版本，如下图所示，Generation 1时group有3个成员，随后成员2退出组，coordinator触发rebalance，consumer group进入Generation 2，之后成员4加入，再次触发rebalance，group进入Generation 3。

6.6 协议（protocol）

rebalance本质是一组协议。group与coordinator共同使用它来完成group的rebalance。目前kafka提供了5个协议处理与consumer group coordination相关的问题

Heartbeat请求：consumer需要定期给coordinator发送心跳来表明自己还活着
LeaveGroup请求：主动告诉coordinator我要离开consumer group
SyncGroup请求：group leader把分配方案告诉组内所有成员
JoinGroup请求：成员请求加入组
DescribeGroup请求：显示组的所有信息，包括成员信息、协议名称、分配方案、订阅信息等。通常该请求是给管理员使用

Coordinator在rebalance的时候主要用到了前面4种请求。

6.7 Liveness

consumer如何向coordinator证明自己还活着？通过定时向coordinator发送Heartbeat请求。如果超过了设定的超时时间，那么coordinator就认为这个consumer已经挂了。一旦coordinator认为某个consumer挂了，那么它就会开启新一轮rebalance，并且在当前其他consumer的心跳response中添加“REBALANCE_IN_PROGRESS”，告诉其他consumer：不好意思各位，你们重新申请加入组吧！

6.8 Rebalance过程

rebalance的前提是coordinator已经确定了。总体而言，rebalance分为2步：Join和Sync

Join：顾名思义就是加入组。所有成员都向coordinator发送JoinGroup请求，请求入组。一旦所有成员都发送了JoinGroup请求，coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色，并把组成员信息以及订阅信息发给leader——注意leader和coordinator不是一个概念。leader负责消费分配方案的制定。
Sync：leader开始分配消费方案，即哪个consumer负责消费哪些topic的哪些partition。一旦完成分配，leader会将这个方案封装进SyncGroup请求中发给coordinator，非leader也会发SyncGroup请求，只是内容为空。coordinator接收到分配方案之后会把方案塞进SyncGroup的response中发给各个consumer。这样组内的所有成员就都知道自己应该消费哪些分区了。

注意：在coordinator收集到所有成员请求前，它会把已收到请求放入一个叫purgatory(炼狱)的地方。

然后是分发分配方案的过程，即SyncGroup请求：

注意：consumer group的分区分配方案是在客户端执行的！Kafka将这个权利下放给客户端主要是因为这样做可以有更好的灵活性。比如这种机制下可以实现类似于Hadoop那样的机架感知(rack-aware)分配方案，即为consumer挑选同一个机架下的分区数据，减少网络传输的开销。可以覆盖consumer的参数partition.assignment.strategy来实现自己分配策略。

6.9 Consumer group状态机

consumer group也做了个状态机来表明组状态的流转。coordinator根据这个状态机会对consumer group做不同的处理，如下图所示

简单说明下图中的各个状态

Dead：组内已经没有任何成员的最终状态，组的元数据也已经被coordinator移除了。这种状态响应各种请求都是一个response： UNKNOWN_MEMBER_ID
Empty：组内无成员，但是位移信息还没有过期。这种状态只能响应JoinGroup请求
PreparingRebalance：组准备开启新的rebalance，等待成员加入
AwaitingSync：正在等待leader consumer将分配方案传给各个成员
Stable：rebalance完成！可以开始消费了~

6.10 Rebalance场景剖析

6.10.1 新成员入组

6.10.2 组成员崩溃

组成员崩溃和组成员主动离开是两个不同的场景。因为在崩溃时成员并不会主动地告知coordinator此事，coordinator有可能需要一个完整的session.timeout周期才能检测到这种崩溃，这必然会造成consumer的滞后。可以说离开组是主动地发起rebalance；而崩溃则是被动地发起rebalance。

6.10.3组成员主动离组

6.10.4提交位移