kafka的一个有趣问题(BUG)

这是我的第104篇原创文章

问题由来

在使用kafka时,创建topic,对某个topic进行扩分区的操作,想必大家肯定都使用过。尤其是集群进行扩容时,对流量较大的topic进行扩分区操作。一般而言,期望的效果是:新扩的分区分布到新的broker节点上,这样才能达到均衡流量分摊broker压力。

然而,我们在实际使用过程中发现,在一种场景下,原生的代码逻辑中,对topic分区进行扩容后,新增的分区并没有分配到新的节点上,即新增的分区和老的分区仍旧位于扩容前的broker节点上,导致这个节点压力反而变大,引发生产者发送超时等问题,本文就这个问题进行分析。

问题产生的步骤

我们先来看下问题出现的操作步骤与现象,在具有3个broker的集群环境中,分别通过自带脚本(kafka-topics.sh)和adminClient的接口创建一个分区数为2、副本因子为1的topic,然后再扩容到3分区,此后查看topic分区的分布情况。

通过接口操作的情况如下所示:

通过脚本操作的情况如下所示:

从图中可以直观的看到通过接口创建的topic,在扩容分区后,新增的2号分区的leader与老的1号分区的leader位于同一个broker节点上,而不是像脚本操作的一样,3个分区的leader分别位于3个broker节点上。

两种操作方式的区别

由于扩分区的操作都是一样的,那为什么不同的创建的方式,在进行扩容后就有了不同的结果呢?我们还是先来看下两种创建topic方式的逻辑。

对于通过脚本创建topic的处理逻辑为:

  • 通过zk客户端获取当前集群的所有broker

  • 根据topic创建的参数,进行topic分区副本的分配

  • 通过zk客户端,将topic分区副本信息写入zookeeper

  • kafka broker的controller监听zk并感知其变化,然后根据分区副本的分布情况向对应broker发送请求完成topic分区的创建

关键代码如下所示:

对于通过接口创建topic的处理逻辑为:

  • 客户端向broker发送CREATE_TOPIC的请求

  • broker接收到请求后,从元数据缓存中获取当前集群的所有broker

  • 根据topic创建的参数,进行topic分区副本的分配

  • 通过zk客户端,将topic分区副本信息写入zookeeper

  • kafka broker的controller监听zk并感知其变化,然后根据分区副本的分布情况向对应broker发送请求完成topic分区的创建

两种方式本质上的处理都是一样的,即进行topic分区副本的分配,并将这个信息写入zookeeper,然后由controller完成真正的创建逻辑。只不过一个是在客户端侧完成,一个是向broker发送请求,在broker侧完成。

分区副本分配逻辑

既然两种创建topic的方式,其处理逻辑是一样的,那怎么进行扩分区操作后,就不一样了呢?我们再来看下扩分区的处理逻辑。其流程其实和创建topic是一样的,先获取集群所有broker的信息,然后对新增的分区进行broker的分配,最后将完整信息写入zookeeper,broker的controller监听感知信息的变化后,向对应的broker节点发送请求完成分区的新增动作。

值得注意的是:这里对新增分区进行broker分配时,与创建topic时分区的broker分配,调用的是同一个方法:AdminUtils的assignReplicasToBrokers方法,我们来仔细分析下这个函数。

go 复制代码
private def assignReplicasToBrokersRackUnaware(
    // 需要分配的分区个数
    nPartitions: Int,
    // 副本因子
    replicationFactor: Int,
    // 集群broker列表
    brokerList: Seq[Int],
    // 分配的起始ID
    fixedStartIndex: Int,
    // 起始分区ID
    startPartitionId: Int): Map[Int, Seq[Int]] = {
    val ret = mutable.Map[Int, Seq[Int]]()
    val brokerArray = brokerList.toArray
    // 如果起始ID非0, 则以传入的为准, 否则从broker集群中随机挑选一个作为起始分配
    val startIndex = 
        if (fixedStartIndex >= 0) 
            fixedStartIndex 
        else 
            rand.nextInt(brokerArray.length)
    // 起始分配的分区ID
    // 对于创建topic而言, startPartitionId的值为-1, 因此分区是从0开始分配
    // 而对于新增分区而言, startPartitionId为当前topic实际分区的个数, 因此已存在的分区是不会再次分配的
    var currentPartitionId = math.max(0, startPartitionId)
    var nextReplicaShift = 
        if (fixedStartIndex >= 0) 
            fixedStartIndex 
        else 
            rand.nextInt(brokerArray.length)
    // 分区副本分配
    for (_ <- 0 until nPartitions) {
        if (currentPartitionId > 0 && (currentPartitionId % brokerArray.length == 0))
            nextReplicaShift += 1
        // 分区首个副本的 brokerID
        val firstReplicaIndex = (currentPartitionId + startIndex) % brokerArray.length
        val replicaBuffer = mutable.ArrayBuffer(brokerArray(firstReplicaIndex))
        for (j <- 0 until replicationFactor - 1)
            replicaBuffer += brokerArray(replicaIndex(firstReplicaIndex, nextReplicaShift, j, brokerArray.length))
        // 新分区的副本情况
        ret.put(currentPartitionId, replicaBuffer)
        currentPartitionId += 1
    }
    ret
}

这个函数为了能同时适用于创建topic和新增topic分区,巧妙的利用了fixedStartIndexstartPartitionId两个参数。

创建topic调用时,fixedStartIndex的值为 -1,即随机挑选一个broker作为起始分配,startPartitionId的值也为-1,因此分区副本是从0开始分配。在分配的时候,随分区的递增,brokerID也进行循环递增,这样可以保证分区副本是尽可能均匀分布在broker中的。

而扩分区调用时,fixedStartIndex为当前topic首个分区副本的brokerID,startPartitionId为当前topic实际分区的个数,这样一来,已经存在的分区不会再次进行分配,即仅对新增的分区进行分配;同时结合fixedStartIndex字段,保证分区分配逻辑是延续创建topic时的分配逻辑,达到分区副本的在broker集群中均衡分布的效果。

举个例子来说明下:在有5个节点的集群中,创建分区数为2、副本因子为1的topic,假设首个分区随机挑选的brokerID为3,那么分区副本的分配结果为:"{0,[3]},{1,[4]}";此后将分区数扩到5个,根据上面的代码分析,fixedStartIndex参数的值为3、startPartitionId的值为2,这样,这个函数得到的结果就是"{2,[0]},{3,[1]},{4,[2]}"。

罪魁祸首

从上面的分析来看,逻辑上都没有问题,但为什么就出现了不符合预期的现象呢?通过断点调试分析,我们发现了一个细节。

在用脚本创建topic和扩分区时,assignReplicasToBrokers函数的入参brokerList都是有序排列的

从代码中也可以证实这一点。

然而,通过接口创建topic时,入参的brokerList是无序的

这样一来,前后两个操作的顺序不一致也就导致出现了这个问题。

回头再看文章开头的那个图,其实可以看出端倪,通过接口创建的topic的两个分区分布为:

|-----|---------------|
| 分区号 | 副本所在的brokerID |
| 0 | 1 |
| 1 | 0 |

从代码可以反推出,这里传入的broker列表是无序的:[1,0,2],扩分区时,fixedStartIndex的值为1,startPartitionId为2,同时这里传入的broker列表又是有序的,即[0,1,2],根据分配逻辑取broker数组的第 (1+2)%3=0位,即0,这样分区2就又分配到0号broker上了。

从上面断点的图中可以看到,broker侧在处理创建topic的请求时,brokerList是直接从元数据缓存中获取的,而这个元数据缓存是根据controller来更新的。

从代码逻辑可以分析出:controller被选举出来后首次初始化时触发的元数据更新,无法保证broker的有序,同样,随着broker可能的上下线引起的元数据更新也无法保证broker的有序(这里就不再贴相关的代码了,感兴趣的可以自行看下源码)。

小结

本文通过分析集群扩容,同时对topic进行扩分区操作,新扩的分区没有分布到新的broker节点上这一问题现象进行分析,最后发现是由于创建topic时broker列表没有按ID排序,而扩分区操作时broker列表又是按ID排序,两次操作时的broker列表顺序不一致导致出现该问题。

另外,在分析过程中,我们发现kafka-topics.sh脚本可以是指定--zookeeper参数,或者是--bootstrap-server参数。如果指定--bootstrap-server参数的话,等同于通过调用接口完成相关逻辑,也就是会遇到上面提到的问题。

好了,这就是本文的全部内容,如果觉得本文对您有帮助,请点赞+转发,如果觉得有不正确的地方,欢迎留言交流~

相关推荐
只因在人海中多看了你一眼2 小时前
分布式缓存 + 数据存储 + 消息队列知识体系
分布式·缓存
zhixingheyi_tian4 小时前
Spark 之 Aggregate
大数据·分布式·spark
KevinAha6 小时前
Kafka 3.5 源码导读
kafka
求积分不加C6 小时前
-bash: ./kafka-topics.sh: No such file or directory--解决方案
分布式·kafka
nathan05296 小时前
javaer快速上手kafka
分布式·kafka
激流丶9 小时前
【Kafka 实战】Kafka 如何保证消息的顺序性?
java·后端·kafka
谭震鸿9 小时前
Zookeeper集群搭建Centos环境下
分布式·zookeeper·centos
天冬忘忧14 小时前
Kafka 工作流程解析:从 Broker 工作原理、节点的服役、退役、副本的生成到数据存储与读写优化
大数据·分布式·kafka
工业甲酰苯胺16 小时前
Python脚本消费多个Kafka topic
开发语言·python·kafka
B站计算机毕业设计超人18 小时前
计算机毕业设计SparkStreaming+Kafka新能源汽车推荐系统 汽车数据分析可视化大屏 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习
数据仓库·爬虫·python·数据分析·kafka·数据可视化·推荐算法