Kafka-消费者-KafkaConsumer分析-PartitionAssignor

Leader消费者在收到JoinGroupResponse后,会按照其中指定的分区分配策略进行分区分配,每个分区分配策略就是一个PartitionAssignor接口的实现。图是PartitionAssignor的继承结构及其中的组件。

PartitionAssignor接口中定义了Assignment和Subscription两个内部类。

进行分区分配需要的两方面的数据:Metadata中记录的集群元数据和每个Member的订阅信息。

为了用户增强对分配结果的控制,就将用户订阅信息和一些影响分配的用户自定义信息封装成Subscription,例如,"用户自定义数据"可以是每个消费者的权重。

其中,topics集合表示某Member订阅的Topic集合,userData表示用户自定义的数据。

PartitionAssignor接口提供了subscription方法,用于添加用户自定义数据,在创建JoinGroupRequest的时候会用到subscription()方法。

Assignment中保存了分区的分配结果,partitions表示的是分配给某消费者的TopicPartition集合,userData是用户自定义的数据。

再来看看PartitionAssignor的其他方法,assign是子类要实现的、完成Parition分配的抽象方法。

onAssignment()方法是在每个消费者收到Leader分配结果时的回调函数,此调用发生在解析SyncGroupResponse之后。

AbstractPartitionAssignor为了简化PartitionAssignor接口的实现,对assign()方法进行了实现,其中会将Subscription中的userData去除掉后,再进行分区分配。具体代码如下:

RangeAssignor和RoundRobinAssignor都是Kafka提供的PartitionAssignor接口的默认实现。

  • RangeAssignor实现原理是:针对每个Topic,n=分区数/消费者数量,m=分区数%消费者数量,前m个消费者每个分配n+1个分区,后面的(消费者数量-m)个消费者每个分配n个Partition。
  • RoundRobinAssignor原理是:将所有Topic的Partition按照字典序排列,然后对每个Consumer进行轮询分配。
    举个例子,有C0、C1两个消费者和t0、t1两个Topic,每个Topic有三个分区编号都是0~2。使用RangeAssignor的分配结果是:C0:t0p0,t0p1,t1p0,t1p1,C1:t0p2,t1p2;使用RoundRobinAssignor的分配结果是:C0:t0p0,t0p2,t1p1、C1:t0p1,t1p0,t1p2。
相关推荐
严肃小白兔18 小时前
Cloudflare Durable Objects 支持自动重试:分布式调用如何避免重复执行?
分布式
用户36105886261219 小时前
深度拆解 Kafka 源码:Producer 构造器装配了哪些核心组件
kafka
方方洛19 小时前
ray教程-27-附录F-RayClient与runtime_env与多语言
人工智能·分布式·机器学习
知识搬运临时工2 天前
Kafka 发 1 GiB 数据,用户态 CPU 只花 0.016 秒,总耗时反而慢了 11%
后端·kafka
方方洛2 天前
ray教程-25-附录E-端到端实战案例
人工智能·分布式·机器学习
一条泥憨鱼3 天前
【消息队列】ACK确认了什么:消息队列可靠投递的完整链路
java·后端·kafka·消息队列·rabbitmq
斯普信专业组3 天前
Kafka 消费者 poll() 流程与原理详解
kafka·流程图
迅翼SwiftWing3 天前
编队系列(二)|固定翼如何依靠邻居信息保持队形?一致性控制、通信拓扑与分布式仿真实现,附仿真代码
分布式
ly76893 天前
幂等消费者与重试副作用:Kafka 端点接入时的去重边界
分布式·kafka·linq·apache camel·幂等消费者·重试副作用·去重边界