kafka源码kafka分区副本的分配规则

Posted 2021-09-14 石臻臻的杂货铺

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了kafka源码kafka分区副本的分配规则相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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Hello~~ 大家好,我是石臻臻~~~~

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源码分析

创建Topic的源码入口 AdminManager.createTopics()

以下只列出了分区分配相关代码其他省略


def createTopics(timeout: Int,
                   validateOnly: Boolean,
                   toCreate: Map[String, CreatableTopic],
                   includeConfigsAndMetatadata: Map[String, CreatableTopicResult],
                   responseCallback: Map[String, ApiError] => Unit): Unit = {

   // 1. map over topics creating assignment and calling zookeeper
    val brokers = metadataCache.getAliveBrokers.map { b => kafka.admin.BrokerMetadata(b.id, b.rack) }
   
    val metadata = toCreate.values.map(topic =>
      try {    
        val assignments = if (topic.assignments().isEmpty) {
          AdminUtils.assignReplicasToBrokers(
            brokers, resolvedNumPartitions, resolvedReplicationFactor)
        } else {
          val assignments = new mutable.HashMap[Int, Seq[Int]]
          // Note: we don't check that replicaAssignment contains unknown brokers - unlike in add-partitions case,
          // this follows the existing logic in TopicCommand
          topic.assignments.asScala.foreach {
            case assignment => assignments(assignment.partitionIndex()) =
              assignment.brokerIds().asScala.map(a => a: Int)
          }
          assignments
        }
        trace(s"Assignments for topic $topic are $assignments ")
    
  }

以上有两种方式,一种是我们没有指定分区分配的情况也就是没有使用参数--replica-assignment；一种是自己指定了分区分配

1. 自己指定了分区分配规则

从源码中得知, 会把我们指定的规则进行了包装,注意它并没有去检查你指定的Broker是否存在;

2. 自动分配 AdminUtils.assignReplicasToBrokers

参数检查: 分区数>0; 副本数>0; 副本数<=Broker数 (如果自己未定义会直接使用Broker中个配置)
根据是否有机架信息来进行不同方式的分配;
要么整个集群都有机架信息,要么整个集群都没有机架信息; 否则抛出异常

副本分配的几个原则:

将副本平均分布在所有的 Broker 上;
partition 的多个副本应该分配在不同的 Broker 上;
如果所有的 Broker 有机架信息的话, partition 的副本应该分配到不同的机架上。

无机架方式分配

AdminUtils.assignReplicasToBrokersRackUnaware

/**
   * 副本分配时,有三个原则:
   * 1. 将副本平均分布在所有的 Broker 上;
   * 2. partition 的多个副本应该分配在不同的 Broker 上;
   * 3. 如果所有的 Broker 有机架信息的话, partition 的副本应该分配到不同的机架上。
   *
   * 为实现上面的目标,在没有机架感知的情况下，应该按照下面两个原则分配 replica:
   * 1. 从 broker.list 随机选择一个 Broker,使用 round-robin 算法分配每个 partition 的第一个副本;
   * 2. 对于这个 partition 的其他副本,逐渐增加 Broker.id 来选择 replica 的分配。
   */

  private def assignReplicasToBrokersRackUnaware(nPartitions: Int,
                                                 replicationFactor: Int,
                                                 brokerList: Seq[Int],
                                                 fixedStartIndex: Int,
                                                 startPartitionId: Int): Map[Int, Seq[Int]] = {
    val ret = mutable.Map[Int, Seq[Int]]()
    // 这里是上一层传递过了的所有 存活的Broker列表的ID
    val brokerArray = brokerList.toArray
    //默认随机选一个index开始
    val startIndex = if (fixedStartIndex >= 0) fixedStartIndex else rand.nextInt(brokerArray.length)
    //默认从0这个分区号开始
    var currentPartitionId = math.max(0, startPartitionId)
    var nextReplicaShift = if (fixedStartIndex >= 0) fixedStartIndex else rand.nextInt(brokerArray.length)
    for (_ <- 0 until nPartitions) {
      if (currentPartitionId > 0 && (currentPartitionId % brokerArray.length == 0))
        nextReplicaShift += 1
      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))
      ret.put(currentPartitionId, replicaBuffer)
      currentPartitionId += 1
    }
    ret
  }

  //主要的计算间隔数的方法
  private def replicaIndex(firstReplicaIndex: Int, secondReplicaShift: Int, replicaIndex: Int, nBrokers: Int): Int = {
    val shift = 1 + (secondReplicaShift + replicaIndex) % (nBrokers - 1)
    (firstReplicaIndex + shift) % nBrokers
  }

从 broker.list 随机选择一个 Broker,使用 round-robin 算法分配每个 partition 的第一个副本;
对于这个 partition 的其他副本,逐渐增加 Broker.id 来选择 replica 的分配。
对于副本分配来说,每经历一次Broker的遍历,则第一个副本跟后面的副本直接的间隔+1;

从代码和描述来看,可能理解不是很简单,但是下面的图我相信会让你非常快速的理解;

我们稍微在这段代码里面节点日志

然后写段单元测试,执行一下,看看分配过程

Broker列表{0,1,2,3,4} 分区数 10 副本数3 起始随机BrokerId=0; 起始随机nextReplicaShift=0

  @Test
  def testReplicaAssignment2(): Unit = {
    val brokerMetadatas = (0 to 4).map(new BrokerMetadata(_, None))
    AdminUtils.assignReplicasToBrokers(brokerMetadatas, 10, 3, 0)
  }

输出:

起始随机startIndex:0;起始随机nextReplicaShift：0
(p-0,ArrayBuffer(0, 1, 2))
(p-1,ArrayBuffer(1, 2, 3))
(p-2,ArrayBuffer(2, 3, 4))
(p-3,ArrayBuffer(3, 4, 0))
(p-4,ArrayBuffer(4, 0, 1))
变更nextReplicaShift:1
(p-5,ArrayBuffer(0, 2, 3))
(p-6,ArrayBuffer(1, 3, 4))
(p-7,ArrayBuffer(2, 4, 0))
(p-8,ArrayBuffer(3, 0, 1))
(p-9,ArrayBuffer(4, 1, 2))

看图

上面是分配的情况,我们每一行每一行看, 每次都是先把每个分区的副本分配好的;

最开始的时候,随机一个Broker作为第一个来接受P0; 这里我们假设随机到了 broker-0; 所以第一个P0在broker-0上; 那么第二个p0-2的位置跟nextReplicaShit有关,这个值也是随机的,这里假设随机的起始值也是0; 这个值意思可以简单的理解为,第一个副本和第二个副本的间隔;
因为nextReplicaShit=0; 所以p0的分配分别再 {0,1,2}
然后再分配后面的分区,分区的第一个副本位置都是按照broker顺序遍历的;
直到这一次的broker遍历完了,那么就要重头再进行遍历了, 同时nextReplicaShit=nextReplicaShit+1=1;
P5-1 再broker-0上,然后p5-2要跟p5-1间隔nextReplicaShit=1个位置,所以p5-2这时候在broker-2上,P5-3则在P5-2基础上顺推一位就行了,如果顺推的位置上已经有了副本,则继续顺推到没有当前分区副本的Broker
如果分区过多,有可能nextReplicaShift就变的挺大,在算第一个跟第二个副本的间隔的时候,不用把第一个副本算进去;
假如下面起始是 5，其中经历过的间隔就是（ 1->2->3->4->1 ）所以PN-2就落在 BrokerLIst[2]上了

Broker列表{0,1,2,3,4} 分区数 11 副本数3 起始随机BrokerId=0; 起始随机nextReplicaShift=0

在上面基础上,再增加1个分区,你知道会怎么分配么
结果：

起始随机startIndex:0;起始随机nextReplicaShift：0
(p-0,ArrayBuffer(0, 1, 2))
(p-1,ArrayBuffer(1, 2, 3))
(p-2,ArrayBuffer(2, 3, 4))
(p-3,ArrayBuffer(3, 4, 0))
(p-4,ArrayBuffer(4, 0, 1))
变更nextReplicaShift:1
(p-5,ArrayBuffer(0, 2, 3))
(p-6,ArrayBuffer(1, 3, 4))
(p-7,ArrayBuffer(2, 4, 0))
(p-8,ArrayBuffer(3, 0, 1))
(p-9,ArrayBuffer(4, 1, 2))
变更nextReplicaShift:2
(p-10,ArrayBuffer(0, 3, 4))
(p-11,ArrayBuffer(1, 4, 0))

Broker列表{0,1,2,3,4} 分区数 10 副本数4 起始随机BrokerId=0; 起始随机nextReplicaShift=0

起始随机startIndex:0;起始随机nextReplicaShift：0
(p-0,ArrayBuffer(0, 1, 2, 3))
(p-1,ArrayBuffer(1, 2, 3, 4))
(p-2,ArrayBuffer(2, 3, 4, 0))
(p-3,ArrayBuffer(3, 4, 0, 1))
(p-4,ArrayBuffer(4, 0, 1, 2))
变更nextReplicaShift:1
(p-5,ArrayBuffer(0, 2, 3, 4))
(p-6,ArrayBuffer(1, 3, 4, 0))
(p-7,ArrayBuffer(2, 4, 0, 1))
(p-8,ArrayBuffer(3, 0, 1, 2))
(p-9,ArrayBuffer(4, 1, 2, 3))

看看这里, 在上面的的副本=3的基础上,新增了一个副本=4, 原有的分配都基本没有变化, 只是在之前的分配基础上,按照顺序再新增了一个副本,见图中的浅黄色区域，如果想缩小副本数量也是同样的道理;

上面预设的nextReplicaShift=0,并且BrokerList顺序也是 {0,1,2,3,4} ; 这样的情况理解起来稍微容易一点; 但是再实际的分配过程中,这个BrokerList并不是总是按照顺序来的,很可能都是乱的; 所以排列的位置是按照 BrokerList的下标来进行的;
看下图

Broker列表{1,2,0,4,3} 分区数 10 副本数3 起始随机startIndex=0; 起始随机nextReplicaShift=3

注意BrokerList列表离元素的顺序,会影响分配结果, 这里分析的分配是指列表的顺序,不是Broker的ID
nextReplicaShift是第一个分区副本跟第二个副本间隔的Broker数量,后面的副本则与上一个副本顺推就行如果顺推遇到已经存在副本,则再顺推
通过这里你也可以看出来,同一个副本不可能在同一个Broker中存在

有机架方式分配

 private def assignReplicasToBrokersRackAware(nPartitions: Int,
                                               replicationFactor: Int,
                                               brokerMetadatas: Seq[BrokerMetadata],
                                               fixedStartIndex: Int,
                                               startPartitionId: Int): Map[Int, Seq[Int]] = {
    val brokerRackMap = brokerMetadatas.collect { case BrokerMetadata(id, Some(rack)) =>
      id -> rack
    }.toMap
    val numRacks = brokerRackMap.values.toSet.size
    val arrangedBrokerList = getRackAlternatedBrokerList(brokerRackMap)
    val numBrokers = arrangedBrokerList.size
    val ret = mutable.Map[Int, Seq[Int]]()
    val startIndex = if (fixedStartIndex >= 0) fixedStartIndex else rand.nextInt(arrangedBrokerList.size)
    var currentPartitionId = math.max(0, startPartitionId)
    var nextReplicaShift = if (fixedStartIndex >= 0) fixedStartIndex else rand.nextInt(arrangedBrokerList.size)
    for (_ <- 0 until nPartitions) {
      if (currentPartitionId > 0 && (currentPartitionId % arrangedBrokerList.size == 0))
        nextReplicaShift += 1
      val firstReplicaIndex = (currentPartitionId + startIndex) % arrangedBrokerList.size
      val leader = arrangedBrokerList(firstReplicaIndex)
      val replicaBuffer = mutable.ArrayBuffer(leader)
      val racksWithReplicas = mutable.Set(brokerRackMap(leader))
      val brokersWithReplicas = mutable.Set(leader)
      var k = 0
      for (_ <- 0 until replicationFactor - 1) {
        var done = false
        while (!done) {
          val broker = arrangedBrokerList(replicaIndex(firstReplicaIndex, nextReplicaShift * numRacks, k, arrangedBrokerList.size))
          val rack = brokerRackMap(broker)
          // Skip this broker if
          // 1. there is already a broker in the same rack that has assigned a replica AND there is one or more racks
          //    that do not have any replica, or
          // 2. the broker has already assigned a replica AND there is one or more brokers that do not have replica assigned
          if ((!racksWithReplicas.contains(rack) || racksWithReplicas.size == numRacks)
              && (!brokersWithReplicas.contains(broker) || brokersWithReplicas.size == numBrokers)) {
            replicaBuffer += broker
            racksWithReplicas += rack
            brokersWithReplicas += broker
            done = true
          }
          k += 1
        }
      }
      ret.put(currentPartitionId, replicaBuffer)
      currentPartitionId += 1
    }
    ret
  }

分区扩容是如何分配的

之前有分析过【kafka源码】TopicCommand之alter源码解析(分区扩容)
我们知道扩容的过程是不会对之前的分区副本有所改动的,但是你新增的分区并不是会按照之前的策略再进行分配;

AdminZKClient.addPartitions

    val proposedAssignmentForNewPartitions = replicaAssignment.getOrElse {
      val startIndex = math.max(0, allBrokers.indexWhere(_.id >= existingAssignmentPartition0.head))
      AdminUtils.assignReplicasToBrokers(allBrokers, partitionsToAdd, existingAssignmentPartition0.size,
        startIndex, existingAssignment.size)
    }

看代码, startIndex 获取的是partition-0的第一个副本; allBrokers也是按照顺序排列好的{0,1,2,3…}； startPartition=当前分区数;

例如我有个topic 2分区 3副本; 分配情况

起始随机startIndex:0currentPartitionId:0;起始随机nextReplicaShift：2;brokerArray:ArrayBuffer(0, 1, 4, 2, 3)
(p-0,ArrayBuffer(0, 2, 3))
(p-1,ArrayBuffer(1, 3, 0))

我们来计算一下,第3个分区如果同样条件的话应该分配到哪里

先确定一下分配当时的BrokerList; 按照顺序的关系0->2->3 , 1->3->0 至少我们可以画出下面的图
又根据2->3(2下一个是3) 3->0(3下一个是0)这样的关系可以知道
又要满足 0->2 和 1->3的跨度要满足一致(当然说的是在同一个遍历范围内currentPartitionId / brokerArray.length 相等)
又要满足0->1是连续的那么Broker4只能放在1-2之间了;(正常分配的时候，每个分区的第一个副本都是按照brokerList顺序下去的,比如P1(0,2,3),P2(1,3,0), 那么0->1之间肯定是连续的; )

结果算出来是BrokerList={0,1,4,2,3} 跟我们打印出来的相符合;
那么同样可以计算出来, startIndex=0;(P1的第一个副本id在BrokerList中的索引位置，刚好是索引0，起始随机 nextReplicaShift = 2（P1 0->2 中间隔了1->4>2 ）)

指定这些我们就可以算出来新增一个分区P3的位置了吧?
P3（4,0,1）

然后执行新增一个分区脚本之后,并不是按照上面分配之后的 {4,0,1} ; 而是如下

起始随机startIndex:0 currentPartitionId:2;起始随机nextReplicaShift：0;brokerArray:ArrayBuffer(0, 1, 2, 3, 4)
(p-2,ArrayBuffer(2, 3, 4))

源码总结

Q&A

BrokerList顺序是由什么决定的

创建Topic的时候是用的 metadataCache.getAliveBrokers 是一个无序的map对象
新增分区的时候是将Broker List 作了排序
执行分区副本重分配任务, 也是将BrokerList做了排序

这里在创建的地方没有做排序不知为何,在我看来,完全可以在创建Topic的时候也做好排序; 不知为何这里是一个无序的Map
这里应该是一个bug,这里应该是需要有序的请看分析这个bug,你中招了吗!!!

startlndex和nextReplicaShi为啥要用随机值

之所以 startlndex选择随机产生，是因为这样可以在多个主题的情况下尽可能地均匀分布分区副本，如果这里固定为一个特定值，那么每次的第一个副本都是在这个 broker 上，进而导致少数几个 broker 所分配到的分区副本过多而其余 broker 分配到的分区副本过少，最终导致负载不均衡。尤其是某些主题的副本数和分区数都比较少，甚至都为 1 的情况下，所有的副本都落到了那个指定的 broker 上。与此同时，在分配时位移量 nextReplicaShit 也可以更好地使分区副本分配得更加均匀。

以上是关于kafka源码kafka分区副本的分配规则的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

kafka源码分析创建Topic时分区分配分析

Kafka源码级解析:kafka对消费者分配分区规则

【kafka】kafka数据迁移、分区副本重分配

kafka源码ReassignPartitionsCommand源码原理分析(附配套教学视频)

kafka分区及副本在broker的分配