什么是Kafka的重平衡机制?

Kafka 的重平衛机制是指在消费者组中新增或删除消费者时,Kafka 集群会重新分配主题分区给各个消费者,以保证每个消费者消费的分区数量尽可能均衡。

重平衡机制的目的是实现消费者的负载均衡和高可用性,以确保每个消费者都能够按照预期的方式消费到消息。


重平衡的 3 个触发条件

·消费者组成员数量发生变化。

·订阅主题数量发生变化。

·订阅主题的分区数发生变化。

当Kafka 集群要触发重平衡机制时,大致的步骤如下:

1.暂停消费:在重平衡开始之前,Kafka 会暂停所有消费者的拉取操作,以确保不会出现重平衡期间的消息丢失或重复消费。

2.计算分区分配方案:Kafka 集群会根据当前消费者组的消费者数量和主题分区数量,计算出每个消费者应该分配的分区列表,以实现分区的负载均衡。

3.通知消费者:一旦分区分配方案确定,Kafka 集群会将分配方案发送给每个消费者,告诉它们需要消费的分区列表,并请求它们重新加入消费者组。

4.重新分配分区:在消费者重新加入消费者组后,Kafka 集群会将分区分配方案应用到实际的分区分配中,重新分配主题分区给各个消费者。

5.恢复消费:最后,Kafka 会恢复所有消费者的拉取操作,允许它们消费分配给自己的分区。

Kafka 的重平衡机制能够有效地实现消费者的负载均衡和高可用性,提高消息的处理能力和可靠性。但是,由于重平衡会带来一定的性能开销和不确定性,因此在设计应用时需要考虑到重平衡的影响,并采取一些措施来降低重平後白勺频率率和景向。

在重平衡过程中,所有Consumer 实例都会停止消费,等待重平衡完成。但是目前并没有什么好的办法来解决重平衡带来的STW,只能尽量避免它的发生

相关推荐
SoFlu软件机器人1 小时前
秒级构建消息驱动架构:描述事件流程,生成 Spring Cloud Stream+RabbitMQ 代码
分布式·架构·rabbitmq
smileNicky1 小时前
RabbitMQ消息确认机制有几个confirm?
分布式·rabbitmq
静若繁花_jingjing7 小时前
电商项目_核心业务_分布式ID服务
分布式
道一云黑板报7 小时前
Spark初探:揭秘速度优势与生态融合实践
大数据·分布式·spark·流式处理
Fireworkitte8 小时前
分布式链路追踪详解
分布式
时序数据说10 小时前
分布式时序数据库的特点解析
大数据·数据库·分布式·物联网·时序数据库·iotdb
WJ.Polar10 小时前
Python与Spark
大数据·分布式·spark
喻师傅11 小时前
Spark SQL 数组函数合集:array_agg、array_contains、array_sort…详解
大数据·hadoop·分布式·sql·spark
Fireworkitte13 小时前
分布式链路追踪的实现原理
分布式
cyber_两只龙宝13 小时前
RHCE综合项目:分布式LNMP私有博客服务部署
linux·运维·服务器·分布式·虚拟机·dns·nfs