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
小白学大数据1 小时前
Python+Selenium爬虫:豆瓣登录反反爬策略解析
分布式·爬虫·python·selenium
fjkxyl2 小时前
Kafka消息路由分区机制深度解析:架构设计与实现原理
分布式·kafka
只因只因爆2 小时前
spark数据清洗
大数据·分布式·spark
好吃的肘子4 小时前
ElasticSearch进阶
大数据·开发语言·分布式·算法·elasticsearch·kafka·jenkins
信徒_4 小时前
Kafka 中过多的 topic 导致整体上性能变慢的原因
分布式·kafka
松树戈4 小时前
本地 PC 使用Offset Explorer连接实体Ubuntu Kafka 【单机】超时问题解决
linux·ubuntu·kafka
MZWeiei6 小时前
Spark Streaming 内部运行机制详解
大数据·分布式·spark
yuanlaile15 小时前
RabbitMQ高并发秒杀、抢购系统、预约系统底层实现逻辑
分布式·rabbitmq·rabbitmq高并发·rabbitmq项目实战·rabbitmq实战教程
MYBOYER16 小时前
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的区别
kafka·rabbitmq·rocketmq
StarRocks_labs17 小时前
从InfluxDB到StarRocks:Grab实现Spark监控平台10倍性能提升
大数据·数据库·starrocks·分布式·spark·iris·物化视图