kafka分区详解
作者：互联网
what：
Kafka可以将主题划分为多个分区（Partition），会根据分区规则选择把消息存储到哪个具体分区中。
如果分区规则设置的合理，那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中，这样就实现了负载均衡 和水平扩展。
多个订阅者可以从一个或者多个分区中同时消费数据，以支撑海量数据处理能力。
由于消息是以追加到分区中的，多个分区顺序写磁盘的总效率要比随机写内存还要高（引 用Apache Kafka – A High Throughput Distributed Messaging System的观点），是Kafka高吞吐率的 重要保证之一。
副本机制：
由于Producer和Consumer都只会与Leader角色的分区副本相连，所以kafka需要以集群的组织形式提 供主题下的消息高可用。kafka支持主备复制，所以消息具备高可用和持久性。
一个分区可以有多个副本，这些副本保存在不同的broker上。每个分区的副本中都会有一个作为 Leader。当一个broker失败时，Leader在这台broker上的分区都会变得不可用，kafka会自动移除 Leader，再其他副本中选一个作为新的Leader。
在通常情况下，增加分区可以提供kafka集群的吞吐量。然而，也应该意识到：集群的总分区数或是单台服务器上的分区数过多，会增加不可用及延迟的风险。
分区leader选举：
如果某个分区的Leader挂了，那么其它跟随者将会进行选举产生一个新的leader，之后所有的读写就会转移到这个新的Leader上；
在kafka中，其不是采用常见的多数选举的方式进行副本的Leader 选举，而是会在Zookeeper上针对每个Topic维护一个称为ISR（in-sync replica，已同步的副本）的集合, 显然还有一些副本没有来得及同步。只有这个ISR列表里面的才有资格成为leader(先使用ISR里面的第一个，如果不行依次类推，因为ISR里面的是同步副本，消息是最完整且各个节点都是一样的)。
通过 ISR，kafka需要的冗余度较低，可以容忍的失败数比较高。假设某个topic有f+1个副本，kafka可以容忍f 个不可用，当然，如果全部ISR里面的副本都不可用，也可以选择其他可用的副本，只是存在数据的不一致。
how（如何分区重新分配）：
如何往已经部署好的Kafka集群里面添加机器？
需要做的事是：从已经部署好的Kafka节点中复制相应的配置文件，然后把里面的broker id修改成全局唯一 的，最后启动这个节点即可将它加入到现有Kafka集群中。
创建集群和主题
首先创建一个有三个节点的集群。创建主题 (topic-cluster) 3个分区 , 副本数为 3。
注意：主题的副本数。每个主题可以有多个副本，副本位于集群中不同的broker上，也就是说副本的数量不能超过broker的数量，否则创建主题时会失败。
创建方式：
[root@localhost opt]# cd kafka/kafka-server-01
[root@localhost kafka-server-01]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --topic topic-cluster --partitions 3 --replication-factor 3
Created topic topic-cluster.
查看主题详情
具体的指令如下：
[root@localhost kafka-server-01]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic topic-cluster
Topic:topic-cluster PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: topic-cluster Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
Topic: topic-cluster Partition: 1 Leader: 2 Replicas: 2,0,1 Isr: 2,0,1
Topic: topic-cluster Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2
[root@localhost kafka-server-01]#
分析：
a、 topic-cluster 这个主题 , PartitionCount:3 有三个分区;ReplicationFactor:3 (代表三个副本)
b、Topic: topic-cluster Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
c、0分区: leader在broker 1 上, 副本平均分部在 broker 0 ,1, 2 上
再添加一个分区
具体指令：
[root@localhost kafka-server-01]# bin/kafka-topics.sh --alter --zookeeper localhost:2181 --topic topic-cluster --partitions 4
WARNING: If partitions are increased for a topic that has a key, the partition logic or ordering of the messages will be affected
Adding partitions succeeded!
[root@localhost kafka-server-01]#
查看：
[root@localhost kafka-server-01]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic topic-cluster
Topic:topic-cluster PartitionCount:4 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: topic-cluster Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
Topic: topic-cluster Partition: 1 Leader: 2 Replicas: 2,0,1 Isr: 2,0,1
Topic: topic-cluster Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2
Topic: topic-cluster Partition: 3 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
[root@localhost kafka-server-01]#
可以看到 在3个节点的集群上又增加一个分区后, 分区0 和分区3 都在 1节点上 , 这样就导致了分配不均衡, 节点1的压力增大。
再添加一个节点：
复制kafka -> kafka-server04，同时主要修改server.properties : 节点id , 日志路径, 端口号
查看主题信息
[root@localhost kafka-server-04]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic topic-cluster
Topic:topic-cluster PartitionCount:4 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: topic-cluster Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0Isr: 1,2,0
Topic: topic-cluster Partition: 1 Leader: 2 Replicas: 2,0,1Isr: 2,0,1
Topic: topic-cluster Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,1,2Isr: 0,1,2
Topic: topic-cluster Partition: 3 Leader: 1 Replicas: 1,2,0Isr: 1,2,0
[root@localhost kafka-server-04]#
可看到：id=4的broker节点并没有负载。
重新分配：
现在需要将原先分布在broker 1-3节点上的分区重新分布到broker 1-4节点上，借助kafkareassign-partitions.sh工具生成reassign plan，不过先得按照要求定义一个文件，里面说明哪些 topic需要重新分区，文件内容如下：
{"topics":[{"topic":"topic-cluster"}], "version":1 }
使用kafka-reassign-partitions.sh工具生成reassign plan：
[root@localhost kafka-server-01]# bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --topics-to-move-json-file reassign.json --broker-list "0,1,2,3" --generate
–topics-to-move-json-file 指定分区重分配对应的主题的分配明细路径；
注意: 如果复制因子比broker 代理个数大 , 则 会报错: “Partitions reassignment failed due to Replication factor: 4 larger than available brokers: 1.”
执行结果：
Current partition replica assignment
{"version":1,"partitions":[{"topic":"topic-cluster","partition":2,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":1,"replicas":[2,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":0,"replicas":[1,2,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":3,"replicas":[1,2,0],"log_dirs":["any","any","any"]}]}
Proposed partition reassignment configuration
{"version":1,"partitions":[{"topic":"topic-cluster","partition":1,"replicas":[1,2,3],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":3,"replicas":[3,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":0,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":2,"replicas":[2,3,0],"log_dirs":["any","any","any"]}]}
命令输出了两个Json字符串:
第一个JSON内容为当前的分区副本分配情况，
第二个为重新分配的候 选方案，注意这里只是生成一份可行性的方案，并没有真正执行重分配的动作。
将第二个JSON内容保存到名为assignplan.json文件里面（文件名不重要，文件格式也不一定要以json为 结尾，只要保证内容是json即可），然后执行 reassign plan：
格式化一下即将重新分配的明细json：
保存后执行分区重新分配：
[root@localhost kafka-server-01]# bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file assignplan.json --execute
Current partition replica assignment
{"version":1,"partitions":[{"topic":"topic-cluster","partition":2,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":1,"replicas":[2,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":0,"replicas":[1,2,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"topic-cluster","partition":3,"replicas":[1,2,0],"log_dirs":["any","any","any"]}]}
Save this to use as the --reassignment-json-file option during rollback
Successfully started reassignment of partitions.
[root@localhost kafka-server-01]#
查看分配进度：
[root@localhost kafka-server-01]# bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file assignplan.json -verify Status of partition reassignment:
Status of partition reassignment:
Reassignment of partition topic-cluster-1 completed successfully
Reassignment of partition topic-cluster-3 completed successfully
Reassignment of partition topic-cluster-0 completed successfully
Reassignment of partition topic-cluster-2 completed successfully
[root@localhost kafka-server-01]#
查看topic-cluster
[root@localhost kafka-server-01]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic topic-cluster
Topic:topic-cluster PartitionCount:4 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: topic-cluster Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 0,1,2 Isr: 1,2,0
Topic: topic-cluster Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3 Isr: 2,1,3
Topic: topic-cluster Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,3,0 Isr: 0,2,3
Topic: topic-cluster Partition: 3 Leader: 3 Replicas: 3,0,1 Isr: 1,0,3
修改副本因子：
在创建topic时没有设置好正确的replication-factor，导致kafka集群虽然是高可用 的，但是该topic在有broker宕机时，可能发生无法使用的情况。topic一旦使用又不能轻易删除重建， 因此动态增加副本因子就成为最终的选择。
说明：kafka 1.0版本配置文件默认没有default.replication.factor=x， 因此如果创建topic时，不指定– replication-factor 想， 默认副本因子为1. 我们可以在自己的server.properties中配置上常用的副本因 子，省去手动调整。例如设置default.replication.factor=3
配置topic的副本，保存为json文件：
{
"version":1, "partitions":[
{"topic":"topic-cluster2","partition":0,"replicas":[0,1,2]},
{"topic":"topic-cluster2","partition":1,"replicas":[0,1,2]},
{"topic":"topic-cluster2","partition":2,"replicas":[0,1,2]}
]
}
然后执行脚本：
bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file replication-factor.json --execute
分区策略：
按照Kafka默认的消费逻辑设定，一个分区只能被同一个消费组（ConsumerGroup）内的一个消费者 消费。假设目前某消费组内只有一个消费者C0，订阅了一个topic，这个topic包含7个分区，也就是说 这个消费者C0订阅了7个分区，参考下图：
此时消费组内又加入了一个新的消费者C1，按照既定的逻辑需要将原来消费者C0的部分分区分配给消 费者C1消费，情形上图（2），消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区，相互之间并无实质性的干 扰。
接着消费组内又加入了一个新的消费者C2，如此消费者C0、C1和C2按照上图（3）中的方式各自负责 消费所分配到的分区。
如果消费者过多，出现了消费者的数量大于分区的数量的情况，就会有消费者分配不到任何分区。参考 下图，一共有8个消费者，7个分区，那么最后的消费者C7由于分配不到任何分区进而就无法消费任何 消息。
Kafka提供了消费者客户端参 数partition.assignment.strategy用来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况下，此参 数的值为：org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor，即采用RangeAssignor分配策略。Kafka中还提供了另外两种分配策略： RoundRobinAssignor和StickyAssignor。消费者客户端 参数partition.asssignment.strategy可以配置多个分配策略，彼此之间以逗号分隔。
RangeAssignor分配策略：
RangeAssignor策略的原理是按照：消费者总数和分区总数进行整除运算来获得一个跨度，然后将分区按 照跨度进行平均分配，以保证分区尽可能均匀地分配给所有的消费者。对于每一个topic， RangeAssignor策略会将消费组内所有订阅这个topic的消费者按照名称的字典序排序，然后为每个消费 者划分固定的分区范围，如果不够平均分配，那么字典序靠前的消费者会被多分配一个分区。
计算方法：假设n=分区数/消费者数量，m=分区数%消费者数量，那么前m个消费者每个分配n+1个分区，后面的 （消费者数量-m）个消费者每个分配n个分区。
假设消费组内有2个消费者C0和C1，都订阅了主题t0和t1，并且每个主题都有4个分区，那么所订阅的 所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、t0p3、t1p0、t1p1、t1p2、t1p3。最终的分配结果为：
假设上面例子中2个主题都只有3个分区，那么所订阅的所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、 t1p0、t1p1、t1p2。最终的分配结果为：
分配不均匀，如果将类似的情形扩大，有可能会出现部分消费者过载的情况。
RoundRobinAssignor分配策略：
原理是：将消费组内所有消费者以及消费者所订阅的所有topic的partition按 照字典序排序，然后通过轮询方式逐个将分区按照依次分配给每个消费者。RoundRobinAssignor策略对应 的partition.assignment.strategy参数值为： org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。
假设消费组中有2个消费者C0和C1，都订阅了主题t0和t1，并且每个主题都有3个分区，那么所订阅的 所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、t1p0、t1p1、t1p2。最终的分配结果为：
如果同一个消费组内的消费者所订阅的信息是不相同的，那么在执行分区分配的时候就不是完全的轮询 分配，有可能会导致分区分配的不均匀。
假设消费组内有3个消费者C0、C1和C2，它们共订阅了3个主题：t0、t1、t2，这3个主题分别有1、2、 3个分区，即整个消费组订阅了t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2这6个分区。具体而言，消费者 C0订阅的是主题t0，消费者C1订阅的是主题t0和t1，消费者C2订阅的是主题t0、t1和t2，那么最终的分 配结果为：
StickyAssigno分配策略：
它主要有两个目的： 分区的分配要尽可能的均匀； 分区的分配尽可能的与上次分配的保持相同。当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标。则StickyAssignor策略的具体实现 要比RangeAssignor和RoundRobinAssignor这两种分配策略要复杂很多。
假设消费组内有3个消费者：C0、C1和C2，它们都订阅了4个主题：t0、t1、t2、t3，并且每个主题有2 个分区，也就是说整个消费组订阅了t0p0、t0p1、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t3p0、t3p1这8个分 区。最终的分配结果如下：
假设此时消费者C1脱离了消费组，那么消费组就会执行再平衡操作，进而消费分区会重新分配。如果采用RoundRobinAssignor策略，那么此时的分配结果如下：
RoundRobinAssignor策略会按照消费者C0和C2进行重新轮询分配。而如果此时使用 的是StickyAssignor策略，那么分配结果为：
可以看到分配结果中保留了上一次分配中对于消费者C0和C2的所有分配结果，并将原来消费者C1的“负 担”分配给了剩余的两个消费者C0和C2，最终C0和C2的分配还保持了均衡。
标签：--,分区,kafka,topic,cluster,详解,any 来源： https://www.cnblogs.com/sfzlstudy/p/16471553.html