这可能是kafka的一个小bug.....

「 生活不止眼前的苟且, 还有代码和音乐 」

                                --- 来自昨日的朋友圈。

Hello~~ 大家好,我是石臻臻~~~~ 

今天这篇文章,给大家分享一下最近看kafka源码时候,困扰我几天的疑惑,供大家一起思考讨论,确定一下它是不是一个 Bug,  欢迎留言一起探讨！

这个 " Bug " ,发生在分区副本进行分配的时候, 为了让大家更好的理解,我把kafka里面所有情况的分区分配规则给大家详细讲解一下 「 不想看过程,可以直接看最后的总结部分 」

在kafka需要进行分区副本分配计算的地方有三个地方

1. 「 Topic创建 」的时候
2. 「 分区扩容 」的时候
3. 「 分区副本重分配 」的时候

01

副本的分配方式

1

副本分配的几个原则:

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。

这里我们为了描述简单,不分析有机架的情况

不管是什么时候的分配规则,最终调用的都是下面这个方法,为了分析分配情况,我加了一些日志通过这个分配方法我们可以得知,影响最终分配的方式有几个变量

1. Broker List的顺序
2. 起始随机分配BrokerID startIndex
3. 第一个副本跟第二个副本的 起始间隔偏移量 nextReplicaShift

我们通过 创建Topic的情景来分析一下整体的分配规则;

2

Topic创建  分区分配原则

Topic的创建可以看: 你知道Kafka创建Topic这个过程做了哪些事情吗？(附视频)

①我们先看单副本的分配情况

启动5个Broker, 创建一个Topic, 分区数10   副本数 1

单副本分配

分配情况可以用如下图表示

起始随机索引startIndex是2, 也就是说起始BrokerId= Broker-4;                       那么第一个副本P0-1(Leader)就从它开始分配了,  后续的分配就是按照BrokerList就行遍历平均分配了,这样就让每个分区的Leader副本都均匀的分配到了不同的Broker上; 因为是单副本分配,newxtReplicaShit这个参数并没有用上;

②.多副本分配

启动5个Broker, 创建一个Topic, 分区数10   副本数 3;(还是跟上面一样,但是这个时候将副本数变成3个; 创建一个新的Topic = Test_Topic)

在这里插入图片描述

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

这个得到的排列最终会写的zk中, 这些就是AR的值; 第一个为Leader

1. Broker List = {0,1,4,2,3}
2. startIndes = 2
3. nextReplicaShift= 4  这里跟  nextReplicaShift= 0 是一样的 (nextReplicaShift%(BrokerSize-1))

这里跟单副本的时候基本上参数是一样, nextReplicaShift= 4 表示的是 第一副本和第二副本起始间隔4, 总共5个Broker,最终效果和起始0间隔是一样的,可以看下图

这个间隔的含义理解了,那我们看看这个整体的分配布局

从这里我们不难看出:

随机的startIndex 可以尽量的让Leader不会分区堆积的情况,如果每次都是从0开始,那么每个Topic创建的时候第一个分区都落在0,假设分区不多,那么就会全部堆积到前面的Broker中,后面的Broker分配不到;

nextReplicaShitf: 尽量让单个Topic的副本分配的更散列一些

3

分区扩容分配方式

分区扩容的情况,也是调用上面的方法,分配规则都是一样的; 但是入参却又有一些不一样

不一样的地方,我把关键scala代码贴出来看看

在这里插入图片描述

最终也是调用了AdminUtils.assignReplicasToBrokers方法; 但是入参有些不同

1. Broker List 是allBrokers; 这里allBrokers是从下面方法里获取的,从zk里面拿到Brokers节点再进行排序之后的列表; 如{0,1,2,3,4,5}

2. startIndex: 在这里并不是一个随机值了,而是existingAssignmentPartition0.head获取的值; 这个表示的是当前Topic的第一个分区的第一个副本 在 Brokerlist中的索引值;

3. nextReplicaShitf: 这里跟startIndex是一个值;  如果入参指定了startIndex则 nextReplicaShitf:跟它一样,如下图代码

4. startPartitionId: 这里的值是已经存在的分区数; 创建topic的时候这个值是0;

那么那么把上面创建的t2(10分区,3副本), 执行一下分区扩容,扩容到13个;

这是扩分区后的情况,  因为这里刚好是 轮训两次再进行扩容的

可能看不出来问题,我们看另一个case

创建新Topic   t5, 3个分区,1副本 如下

扩分区到5个,新增的分区分配如下分配图

如果要均衡分配的话,至少是 

1、1、1、1、1  

才算是均衡,现在是直接有一个Broker没有用上了;

为什么会出现这种情况？

我们先分析一下 写这段代码的人想做什么？

上图左边是最终扩容之后的分配,右边是扩容时候的计算方式; 从上我们可以分析得出

1. 分区扩容不会变更之前的分配情况,只会变更重新计算扩容的那部分分区的分配规则;
2. starIndex是第一分区的第一个副本在排序之后的BrokerList中的索引值; 然后按照分配规则进行分配,并且这个时候有startPartitionId 截断前面的配置,只计算扩分区的这一部分;

从它这代码分析不就是想接着上一次继续分配吗？它把Broker List 排序了;  然后又是接着原来的计算方式进行分配 

①.  starIndex  会让起始的分区副本相同, ok,这个变量相同了 

②. nextReplicaShitf这个变量不会影响分区的Leader均衡,它的作用是尽量的离散一下副本

上面2个变量确定了,那么只要保证 第三个变量 broker List的顺序,那么分配肯定就跟创建的时候一样(排除手动改掉的情况); 也就会总体分配均衡了; 那么实际情况  broker List 这个变量相同吗？

答案:  不相同!!!!!

创建的时候是 {0,1,4,2,3} 未经过排序 扩分区的时候 {0,1,2,3,4} 经过了排序

为什么？为什么？为什么？

你要么就都排序，你要么就都接着用上一次的列表不好吗？

分析到这里, 我们已经肯定确定

「 分区扩容 」有可能会造成分区分区不均衡的情况

虽然这种影响很小,你我可能根本感知不出来,但是如果整个集群批量做扩容的时候, 会不会就扩大了这个问题的影响范围呢？

到这里我们可能不能确定说它是一个bug, 只是有一个怀疑的因子

但是如果「 Topic创建 」的时候就是有序的,那么这里就肯定不会出现扩容分区不均匀的情况啊!

那我们接着分析  「 分区副本重分配 」的方式

4

分区副本重分配方式

分区副本重分配的源码解析过程请看：3万字长文呕心沥血教你彻底搞懂数据迁移原理(附配套教学视频)

这里就不再赘述了,直接抛出结果;

我们把上面扩容之后的topic = t5 来进行一下重分配，看看kafka会给我们推荐什么样子的分配方式;

在这里插入图片描述

看图,我可以分析得出, brokerList = {0,1,2,3,4} ; 不管你执行几次 --generate 它的brokerList 都是{0,1,2,3,4} 有序的; 当然 startIndex和 nextReplicaShift 都还是随机的;

至少「 重分配 」之后, 分区是均衡的了

而且看源码, 是特意排序过的

凭什么只有创建Topic的时候不排序？

好,我思考思考,可能是有意为之,有一些其他的考量; 那么再贴出来创建Topic的时候Broker List的源码

再往上

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

重点是在最后一张图创建Topic拿到的Broker List 是Controller初始化的时候去zk里面获取的Broker节点;

1. 先排序了!!!
2. 然后通过这个BrokerID又去zk获取每个Broker的具体信息
3. 返回结果最终 toMap 了放到Map对象去了,所以这也就是为什么不是有序的原因了;

这里排序不是有一点脱裤子放屁💨多此一举的感觉吗

02

总结

那是不是bug呢？

我认为是的, 理由有以下几点

1. 现有的情况,在扩分区的时候有可能会造成分区分配不均匀的情况
2. 「 Topic创建 」的时候没有排序,可是「 扩分区」 、「 重分配 」 却又是排序了
3. Topic创建的时候没有排序,可是「 扩分区」的时候,它的计算逻辑是按照原有的分配方式就是顺序的
4. 如果创建的时候是顺序的,那么「 扩分区」造成分配不均匀的情况就不会出现
5. 「 Topic创建 」的时候,它先是排序了,可是最后却放到Map里面了,如果它不是最终想排序,为啥一开始的时候就排序？,因为这里的排序完全没有必要;

以上是我分析的过程和观点,水平有限

你觉得这是不是Bug呢?,欢迎评论区讨论!

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作者石臻臻,工作8年的互联网老兵,丰富的开发和管理经验,全网「 粉丝数4万 」,先后从事 「 电商 」、「 中间件 」、「 大数据」 等工作

现在任职于「 滴滴技术专家 」岗位,从事开源建设工作,目前在维护 个人公众号:「  石臻臻的杂货铺 」 ;

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