【kafka源码】kafka分区副本的分配规则

阳光穿透心脏的1/2处 2022-10-05 14:55 177阅读 0赞

> **该文章可能已过期,已不做勘误并更新,请访问原文地址(持续更新)** [Kafka中分区副本的分配规则][Kafka]

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_Q1NETiBA55-z6Ie76Ie755qE5p2C6LSn6ZO6_size_10_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

### 文章目录 ###

*   *  源码分析
     *   *  1. 自己指定了分区分配规则
         *  2. 自动分配 AdminUtils.assignReplicasToBrokers
         *   *  无机架方式分配
             *   *  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
                 *  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
                 *  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
                 *  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
             *  有机架方式分配
         *  分区扩容是如何分配的
     *  源码总结
     *  Q&A
     *   *  BrokerList顺序是由什么决定的
         *  startlndex和nextReplicaShi为啥要用随机值

## 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 ")
        
      }

1.  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 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70]

1.  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)
2.  根据是否有 机架信息来进行不同方式的分配;
3.  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:**

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。

#### 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
      }

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。
3.  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  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
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  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

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;

1.  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;
2.  因为`nextReplicaShit=0`; 所以p0的分配分别再 \{0,1,2\}
3.  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;
4.  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`;
5.  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
6.  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  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

##### 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：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

##### 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))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

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 #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

1.  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
2.  `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
3.  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

1.  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  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
2.  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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]
3.  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`)
4.  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 ###

1.  创建Topic的时候 是用的 `metadataCache.getAliveBrokers` 是一个无序的map对象
2.  新增分区的时候 是将Broker List 作了排序
3.  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!!!][bug]

### 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。

[Kafka]: https://www.szzdzhp.com/kafka/Source_code/source-fenpei-rule.html
[Kafka_]: https://github.com/didi/LogiKM
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_Q1NETiBA55-z6Ie76Ie755qE5p2C6LSn6ZO6_size_10_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20221005/529d5127209148d8a7a345b180080a30.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/06a57a074b8f491aa9aa5e8aa2426933.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221005/d5a30355ed484608b1528a93f85403f9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221005/b83627fbe67a4c0bbe43c68a9ee318d6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221005/a212718fa1594180afd1590fb54936df.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA2MzQwNjY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221005/f0ce75e0437140ee9c1c6c0433246132.png
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