Kafka的分区数和消费者个数

妖狐艹你老母 2023-06-19 14:27 140阅读 0赞

## Kafka的分区数是不是越多越好？ ##

### 分区多的优点 ###

kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言，它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分区发送消息；而consumer，同一个消费组内的所有consumer线程都被指定topic的某一个分区进行消费。

所以说，如果一个topic分区越多，理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大。

### 分区不是越多越好 ###

分区是否越多越好呢？显然也不是，因为每个分区都有自己的开销：

**一、客户端/服务器端需要使用的内存就越多** Kafka0.8.2之后，在客户端producer有个参数batch.size，默认是16KB。它会为每个分区缓存消息，一旦满了就打包将消息批量发出。看上去这是个能够提升性能的设计。不过很显然，因为这个参数是分区级别的，如果分区数越多，这部分缓存所需的内存占用也会更多。假设你有10000个分区，按照默认设置，这部分缓存需要占用约157MB的内存。而consumer端呢？我们抛开获取数据所需的内存不说，只说线程的开销。如果还是假设有10000个分区，同时consumer线程数要匹配分区数(大部分情况下是最佳的消费吞吐量配置)的话，那么在consumer client就要创建10000个线程，也需要创建大约10000个Socket去获取分区数据。这里面的线程切换的开销本身已经不容小觑了。  
服务器端的开销也不小，如果阅读Kafka源码的话可以发现，服务器端的很多组件都在内存中维护了分区级别的缓存，比如controller，FetcherManager等，因此分区数越多，这种缓存的成本就越大。  
**二、文件句柄的开销** 每个分区在底层文件系统都有属于自己的一个目录。该目录下通常会有两个文件： base\_offset.log和base\_offset.index。Kafak的controller和ReplicaManager会为每个broker都保存这两个文件句柄(file handler)。很明显，如果分区数越多，所需要保持打开状态的文件句柄数也就越多，最终可能会突破你的ulimit -n的限制。  
**三、降低高可用性** Kafka通过副本(replica)机制来保证高可用。具体做法就是为每个分区保存若干个副本(replica\_factor指定副本数)。每个副本保存在不同的broker上。期中的一个副本充当leader 副本，负责处理producer和consumer请求。其他副本充当follower角色，由Kafka controller负责保证与leader的同步。如果leader所在的broker挂掉了，contorller会检测到然后在zookeeper的帮助下重选出新的leader——这中间会有短暂的不可用时间窗口，虽然大部分情况下可能只是几毫秒级别。但如果你有10000个分区，10个broker，也就是说平均每个broker上有1000个分区。此时这个broker挂掉了，那么zookeeper和controller需要立即对这1000个分区进行leader选举。比起很少的分区leader选举而言，这必然要花更长的时间，并且通常不是线性累加的。如果这个broker还同时是controller情况就更糟了。

### **如何确定分区数量呢** ###

可以遵循一定的步骤来尝试确定分区数：创建一个只有1个分区的topic，然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假设它们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。然后假设总的目标吞吐量是Tt，那么分区数 = Tt / max(Tp, Tc)

说明：Tp表示producer的吞吐量。测试producer通常是很容易的，因为它的逻辑非常简单，就是直接发送消息到Kafka就好了。Tc表示consumer的吞吐量。测试Tc通常与应用的关系更大， 因为Tc的值取决于你拿到消息之后执行什么操作，因此Tc的测试通常也要麻烦一些。

## 一条消息如何知道要被发送到哪个分区？ ##

### 按照key值分配 ###

默认情况下，Kafka根据传递消息的key来进行分区的分配，即hash(key) % numPartitions：

def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = {
        Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
    }

这保证了相同key的消息一定会被路由到相同的分区。

### key为null时，从缓存中取分区id或者随机取一个 ###

如果你没有指定key，那么Kafka是如何确定这条消息去往哪个分区的呢？

if(key == null) {  // 如果没有指定key
        val id = sendPartitionPerTopicCache.get(topic)  // 先看看Kafka有没有缓存的现成的分区Id
        id match {
          case Some(partitionId) =>  
            partitionId  // 如果有的话直接使用这个分区Id就好了
          case None => // 如果没有的话，
            val availablePartitions = topicPartitionList.filter(_.leaderBrokerIdOpt.isDefined)  //找出所有可用分区的leader所在的broker
            if (availablePartitions.isEmpty)
              throw new LeaderNotAvailableException("No leader for any partition in topic " + topic)
            val index = Utils.abs(Random.nextInt) % availablePartitions.size  // 从中随机挑一个
            val partitionId = availablePartitions(index).partitionId
            sendPartitionPerTopicCache.put(topic, partitionId) // 更新缓存以备下一次直接使用
            partitionId
        }
    }

不指定key时，Kafka几乎就是随机找一个分区发送无key的消息，然后把这个分区号加入到缓存中以备后面直接使用——当然了，Kafka本身也会清空该缓存（默认每10分钟或每次请求topic元数据时）。

## Consumer个数与分区数有什么关系？ ##

topic下的一个分区只能被同一个consumer group下的一个consumer线程来消费，但反之并不成立，即一个consumer线程可以消费多个分区的数据，比如Kafka提供的ConsoleConsumer，默认就只是一个线程来消费所有分区的数据。

> 即分区数决定了同组消费者个数的上限

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所以，如果你的分区数是N，那么最好线程数也保持为N，这样通常能够达到最大的吞吐量。超过N的配置只是浪费系统资源，因为多出的线程不会被分配到任何分区。

### **Consumer消费Partition的分配策略** ###

Kafka提供的两种分配策略： range和roundrobin，由参数partition.assignment.strategy指定，默认是range策略。

当以下事件发生时，Kafka 将会进行一次分区分配：

*  同一个 Consumer Group 内新增消费者
 *  消费者离开当前所属的Consumer Group，包括shuts down 或 crashes
 *  订阅的主题新增分区

将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡（rebalance），如何rebalance就涉及到本文提到的分区分配策略。  
下面我们将详细介绍 Kafka 内置的两种分区分配策略。本文假设我们有个名为 T1 的主题，其包含了10个分区，然后我们有两个消费者（C1，C2）  
来消费这10个分区里面的数据，而且 C1 的 num.streams = 1，C2 的 num.streams = 2。

### Range strategy ###

Range策略是对每个主题而言的，首先对同一个主题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。在我们的例子里面，排完序的分区将会是0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9；消费者线程排完序将会是C1-0, C2-0, C2-1。然后将partitions的个数除于消费者线程的总数来决定每个消费者线程消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者线程将会多消费一个分区。在我们的例子里面，我们有10个分区，3个消费者线程， 10 / 3 = 3，而且除不尽，那么消费者线程 C1-0 将会多消费一个分区，所以最后分区分配的结果看起来是这样的：

*  C1-0 将消费 0, 1, 2, 3 分区
 *  C2-0 将消费 4, 5, 6 分区
 *  C2-1 将消费 7, 8, 9 分区

假如我们有11个分区，那么最后分区分配的结果看起来是这样的：

*  C1-0 将消费 0, 1, 2, 3 分区
 *  C2-0 将消费 4, 5, 6, 7 分区
 *  C2-1 将消费 8, 9, 10 分区

假如我们有2个主题(T1和T2)，分别有10个分区，那么最后分区分配的结果看起来是这样的：

*  C1-0 将消费 T1主题的 0, 1, 2, 3 分区以及 T2主题的 0, 1, 2, 3分区
 *  C2-0 将消费 T1主题的 4, 5, 6 分区以及 T2主题的 4, 5, 6分区
 *  C2-1 将消费 T1主题的 7, 8, 9 分区以及 T2主题的 7, 8, 9分区

可以看出，C1-0 消费者线程比其他消费者线程多消费了2个分区，这就是Range strategy的一个很明显的弊端。

### RoundRobin strategy ###

使用RoundRobin策略有两个前提条件必须满足：

*  同一个Consumer Group里面的所有消费者的num.streams必须相等；
 *  每个消费者订阅的主题必须相同。

所以这里假设前面提到的2个消费者的num.streams = 2。RoundRobin策略的工作原理：将所有主题的分区组成 TopicAndPartition 列表，然后对 TopicAndPartition 列表按照 hashCode 进行排序，看下面的代码应该会明白：

val allTopicPartitions = ctx.partitionsForTopic.flatMap { case(topic, partitions) =>
      info("Consumer %s rebalancing the following partitions for topic %s: %s"
           .format(ctx.consumerId, topic, partitions))
      partitions.map(partition => {
        TopicAndPartition(topic, partition)
      })
    }.toSeq.sortWith((topicPartition1, topicPartition2) => {
      /*
       * Randomize the order by taking the hashcode to reduce the likelihood of all partitions of a given topic ending
       * up on one consumer (if it has a high enough stream count).
       */
      topicPartition1.toString.hashCode < topicPartition2.toString.hashCode
    })

最后按照round-robin风格将分区分别分配给不同的消费者线程。

在这个的例子里面，假如按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, T1-9，我们的消费者线程排序为C1-0, C1-1, C2-0, C2-1，最后分区分配的结果为：

*  C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区；
 *  C1-1 将消费 T1-3, T1-1, T1-9 分区；
 *  C2-0 将消费 T1-0, T1-4 分区；
 *  C2-1 将消费 T1-8, T1-7 分区；

多个主题的分区分配和单个主题类似。遗憾的是，目前我们还不能自定义分区分配策略，只能通过partition.assignment.strategy参数选择 range 或 roundrobin。

作者：tenlee  
链接：https://www.jianshu.com/p/dbbca800f607  
来源：简书  
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