教你3种Kafka的指定副本作为Leader的实现方式

Posted 2022-03-08 华为云开发者社区

摘要：因为在我们实际的运维过程中，需要指定某个副本为ISR，但是Kafka中的Leader选举策略并不支持这个功能，所以需要我们自己来实现它。

本文分享自华为云社区《Kafka的指定副本作为Leader的三种实现方式》，作者：石臻臻的杂货铺。

前几天有个群友问到： kafka如何修改优先副本？ 他们有个需求是, 想指定某个分区中的其中一个副本为Leader。

需求分析

对于这么一个问题,在我们生产环境还是挺常见的,经常有需要修改某个Topic中某分区的Leader

比如 topic1-0这个分区有3个副本[0,1,2], 按照「优先副本」的规则那么 0 号副本肯定就是Leader了 我们都知道分区中的只有Leader副本才会提供读写副本其他副本作为备份 假如在某些情况下,「0」 号副本性能资源不够,或者网络不太好,或者IO压力比较大那么肯定对Topic的整体读写性能有很大影响, 这个时候切换一台压力较小副本作为Leader就显得很重要;优先副本: 分区中的AR(所有副本)信息, 优先选择排在第一位的副本作为Leader Leader机制: 分区中只有一个Leader来承担读写,其他副本只是作为备份

那么如何实现这样一个需求呢？

解决方案

知道了原理之后,我们就能想到对应的解决方案了 只要将 分区的 AR 中的第一个位置,替换成你指定副本就行了;AR = 0,1,2 ==> AR = 2,1,0

一般能够达到这个目的有两种方案，下面我们来分析一下

方案一: 分区副本重分配 (低成本方案)

一般分区副本重分配主要有三个流程

1. 生成推荐的迁移Json文件
2. 执行迁移Json文件
3. 验证迁移流程是否完成

这里我们主要看第2步骤, 来看看迁移文件一般是什么样子的

	"version": 1,
	"partitions": [
		"topic": "topic1",
		"partition": 0,
		"replicas": [0,1,2]
	]

这个迁移Json意思是, 把topic1的「0」号分区的副本分配成[0,1,2] ,也就是说 topic1-0号分区最终有3个副本分别在 brokerId-0,brokerId-1,brokerId-2 ;

又根据Leader的选举策略得知,不管是什么策略的选择,都是按照AR的顺序来选的

修改AR顺序

AR: 副本的分配顺序

那么我们想要实现我们的需求
是不是把这个Json文件 中的 “replicas”: [0,1,2] 改一下就行了
比如改成 “replicas”: [2,1,0] ，
改完Json后执行,执行execute, 正式开始重分配流程!
迁移完成之后, 就会发现,Leader已经变成上面的第一个位置的副本「2」 了

执行Leader选举

修改完AR顺序就结束了吗？

可以说是结束了,也可以说没有结束。

上面只是修改了AR的顺序, 但是没有执行Leader选举呀,这个时候Leader还是原来的,所以我们需要主动触发一下Leader选举

## 石臻臻的杂货铺
## 微信: szzdzhp001

sh bin/kafka-leader-election.sh --bootstrap-server xxxx:9090 --topic Topic1 --election-type PREFERRED --partition 0

这样就会立马切换成我们想要的Leader了。

也可以不主动触发,等Controller自动均衡。

如果你觉得主动触发这个很麻烦,那么没有关系,那就不执行,如果你开启了自动均衡策略的话,默认是开启的。

延伸: 自动均机制

当一个broker停止或崩溃时，这个broker中所有分区的leader将转移给其他副本。这意味着在默认情况下，当这个broker重新启动之后，它的所有分区都将仅作为follower，不再用于客户端的读写操作。

为了避免这种不平衡，Kafka有一个优先副本的概念。如果一个分区的副本列表是1，5，9，节点1将优先作为其他两个副本5和9的leader。

Controller会有一个定时任务,定期执行优先副本选举,这样就不会导致负载不均衡和资源浪费，这就是leader的自动均衡机制

优缺点

优点: 实现了需求, 不需要改源码,也没有额外的开发工作。

缺点: 操作比较复杂容易出错,需要先获取原先的分区分配数据,然后手动修改Json文件,这里比较容易出错,影响会比较大,当然这些都可以通过校验接口来做好限制, 最重要的一点是 副本重分配当前只能有一个任务 !
假如你当前有一个「副本重分配」的任务在,那么这里就不能够执行了。

方案二: 手动修改AR顺序(高成本方案)

1. 从zk中获取/brokers/topics/topic名称节点数据。
2. 手动调整一下里面的顺序
3. 将调整后的数据,重新覆盖掉之前的节点。
4. 删除zk中的/Controller节点,让它触发重新加载,并且同时触发Leader选举。

例如:

修改的时候请先用get获取数据,在那个基础上改,因为不同版本,里面的数据结构是不一样的,我们只需要改分区AR顺序就行了 “partitions”:“0”:[0,1,2]

## get zk 节点数据。

get /szz1/brokers/topics/Topic2

## zk中的修改命令
set /szz1/brokers/topics/Topic2  "version":2,"partitions":"0":[0,1,2],"adding_replicas":,"removing_replicas":

为什么要删除Controller的zk节点？

之所以删除Controller节点,是因为我们手动修改了zk节点数据之后,因为没有副本的新增,是不会触发Controller去更新AR内存的,就算你主动触发Leader选举,AR还是以前的,并不会达到想要的效果。

删除zk中的/Controller节点,会触发Controller重新选举,重新选举会重新加载所有元数据,所以我们刚刚加载的数据就会生效, 同时Controller重新加载也会触发Leader选举。

简单代码

当然上面功能,手动改起来麻烦,那么饿肯定是要集成到LogiKM 3.0中的咯;

优缺点

优点: 实现了目标需求, 简单, 操作方便

缺点: 频繁的Controller重选举对生产环境来说会有一些影响;

方案三：修改源码(高级方案推荐)

我们方案二中的问题就是需要删除/Controller节点发送重新选举,我们能不能不重新选举Controller也能生效呢？

如何让修改后的AR立即生效 ？

Controller会监听每一个topic的节点/brokers/topics/topic名称

KafkaController#processPartitionModifications

/**
* 石臻臻的杂货铺
* 微信：szzdzhp001
* 省略部分代码
**/
 private def processPartitionModifications(topic: String): Unit = 
    def restorePartitionReplicaAssignment(
      topic: String,
      newPartitionReplicaAssignment: Map[TopicPartition, ReplicaAssignment]
    ): Unit = 
 
         val partitionReplicaAssignment = zkClient.getFullReplicaAssignmentForTopics(immutable.Set(topic))
    val partitionsToBeAdded = partitionReplicaAssignment.filter  case (topicPartition, _) =>
      controllerContext.partitionReplicaAssignment(topicPartition).isEmpty
    

    if (topicDeletionManager.isTopicQueuedUpForDeletion(topic)) 
 
     else if (partitionsToBeAdded.nonEmpty) 
      info(s"New partitions to be added $partitionsToBeAdded")
      partitionsToBeAdded.foreach  case (topicPartition, assignedReplicas) =>
        controllerContext.updatePartitionFullReplicaAssignment(topicPartition, assignedReplicas)
      
      onNewPartitionCreation(partitionsToBeAdded.keySet)
    
    
  

这段代码省略了很多,我想让你看到的是：

只有新增了副本,才会执行更新Controller的内存操作。

那么我们在这里面新增一段逻辑

新增逻辑：如果只是变更了AR的顺序,那么我们也更新一下内存。

来我们改一下源码

    // 1. 找到 AR 顺序有变更的 所有TopicPartition
    val partitionsOrderChange = partitionReplicaAssignment.filter  case (topicPartition, _) =>
      //这里自己写下过滤逻辑 把只是顺序变更的分区找出
      true
    
 
    if (topicDeletionManager.isTopicQueuedUpForDeletion(topic)) 
      if (partitionsToBeAdded.nonEmpty) 
 
       else 
 
      
     else if (partitionsToBeAdded.nonEmpty) 
      info(s"New partitions to be added $partitionsToBeAdded")
      partitionsToBeAdded.foreach  case (topicPartition, assignedReplicas) =>
        controllerContext.updatePartitionFullReplicaAssignment(topicPartition, assignedReplicas)
      
      onNewPartitionCreation(partitionsToBeAdded.keySet)
    else if (partitionsOrderChange.nonEmpty) 
      // ② .在这里加个逻辑
      info(s"OrderChange partitions to be updatecache $partitionsToBeAdded")
      partitionsOrderChange.foreach  case (topicPartition, assignedReplicas) =>
        controllerContext.updatePartitionFullReplicaAssignment(topicPartition, assignedReplicas)
      
    

改成这样之后,上面的流程就变成了

1. 从zk中获取/brokers/topics/topic名称节点数据。
2. 手动调整一下里面的顺序
3. 将调整后的数据,重新覆盖掉之前的节点。
4. 手动执行一次,优先副本选举。

思考

方案三改了之后会对其他的流程有影响吗？

上面更改的方法,一般是在分区副本重分配或者新增分区的时候会触发。

上面新增的逻辑并不会对现有流程有影响,因为假设都是上面的场景的情况下,他们都是会主动更新内存的。

在我看来,这里的改动,完全可以向kafka社区提一个Pr. 来“修复”这个问题。

因为提了这个PR,对我们有收益,没有额外的开销！

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