Kafka Rebalance机制分析

Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 consumer 如何达成一致，来分配订阅 Topic 的每个分区。

例如：某 Group 下有 20 个 consumer 实例，它订阅了一个具有 100 个 partition 的 Topic 。正常情况下，kafka 会为每个 Consumer 平均的分配 5 个分区。这个分配的过程就是 Rebalance。

0|1触发 Rebalance 的时机

Rebalance 的触发条件有3个。

组成员个数发生变化。例如有新的 consumer 实例加入该消费组或者离开组。
订阅的 Topic 个数发生变化。
订阅 Topic 的分区数发生变化。

Rebalance 发生时，Group 下所有 consumer 实例都会协调在一起共同参与，kafka 能够保证尽量达到最公平的分配。但是 Rebalance 过程对 consumer group 会造成比较严重的影响。在 Rebalance 的过程中 consumer group 下的所有消费者实例都会停止工作，等待 Rebalance 过程完成。

0|1Rebalance 过程分析

Rebalance 过程分为两步：Join 和 Sync。

Join 顾名思义就是加入组。这一步中，所有成员都向coordinator发送JoinGroup请求，请求加入消费组。一旦所有成员都发送了JoinGroup请求，coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色，并把组成员信息以及订阅信息发给leader——注意leader和coordinator不是一个概念。leader负责消费分配方案的制定。

Sync，这一步leader开始分配消费方案，即哪个consumer负责消费哪些topic的哪些partition。一旦完成分配，leader会将这个方案封装进SyncGroup请求中发给coordinator，非leader也会发SyncGroup请求，只是内容为空。coordinator接收到分配方案之后会把方案塞进SyncGroup的response中发给各个consumer。这样组内的所有成员就都知道自己应该消费哪些分区了。

0|1Rebalance 场景分析

新成员加入组

组成员“崩溃”

组成员崩溃和组成员主动离开是两个不同的场景。因为在崩溃时成员并不会主动地告知coordinator此事，coordinator有可能需要一个完整的session.timeout周期(心跳周期)才能检测到这种崩溃，这必然会造成consumer的滞后。可以说离开组是主动地发起rebalance；而崩溃则是被动地发起rebalance。

组成员主动离开组

提交位移

0|1如何避免不必要的rebalance

要避免 Rebalance，还是要从 Rebalance 发生的时机入手。我们在前面说过，Rebalance 发生的时机有三个：

组成员数量发生变化
订阅主题数量发生变化
订阅主题的分区数发生变化

后两个我们大可以人为的避免，发生rebalance最常见的原因是消费组成员的变化。

消费者成员正常的添加和停掉导致rebalance，这种情况无法避免，但是时在某些情况下，Consumer 实例会被 Coordinator 错误地认为 “已停止” 从而被“踢出”Group。从而导致rebalance。

当 Consumer Group 完成 Rebalance 之后，每个 Consumer 实例都会定期地向 Coordinator 发送心跳请求，表明它还存活着。如果某个 Consumer 实例不能及时地发送这些心跳请求，Coordinator 就会认为该 Consumer 已经 “死” 了，从而将其从 Group 中移除，然后开启新一轮 Rebalance。这个时间可以通过Consumer 端的参数 session.timeout.ms进行配置。默认值是 10 秒。

除了这个参数，Consumer 还提供了一个控制发送心跳请求频率的参数，就是 heartbeat.interval.ms。这个值设置得越小，Consumer 实例发送心跳请求的频率就越高。频繁地发送心跳请求会额外消耗带宽资源，但好处是能够更加快速地知晓当前是否开启 Rebalance，因为，目前 Coordinator 通知各个 Consumer 实例开启 Rebalance 的方法，就是将 REBALANCE_NEEDED 标志封装进心跳请求的响应体中。

除了以上两个参数，Consumer 端还有一个参数，用于控制 Consumer 实际消费能力对 Rebalance 的影响，即 max.poll.interval.ms 参数。它限定了 Consumer 端应用程序两次调用 poll 方法的最大时间间隔。它的默认值是 5 分钟，表示你的 Consumer 程序如果在 5 分钟之内无法消费完 poll 方法返回的消息，那么 Consumer 会主动发起 “离开组” 的请求，Coordinator 也会开启新一轮 Rebalance。

通过上面的分析，我们可以看一下那些rebalance是可以避免的：

第一类非必要 Rebalance 是因为未能及时发送心跳，导致 Consumer 被 “踢出”Group 而引发的。这种情况下我们可以设置 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms 的值，来尽量避免rebalance的出现。（以下的配置是在网上找到的最佳实践，暂时还没测试过）

设置 session.timeout.ms = 6s。
设置 heartbeat.interval.ms = 2s。
要保证 Consumer 实例在被判定为 “dead” 之前，能够发送至少 3 轮的心跳请求，即 session.timeout.ms >= 3 * heartbeat.interval.ms。

将 session.timeout.ms 设置成 6s 主要是为了让 Coordinator 能够更快地定位已经挂掉的 Consumer，早日把它们踢出 Group。

第二类非必要 Rebalance 是 Consumer 消费时间过长导致的。此时，max.poll.interval.ms 参数值的设置显得尤为关键。如果要避免非预期的 Rebalance，你最好将该参数值设置得大一点，比你的下游最大处理时间稍长一点。

总之，要为业务处理逻辑留下充足的时间。这样，Consumer 就不会因为处理这些消息的时间太长而引发 Rebalance 。

0|1相关概念

coordinator

Group Coordinator是一个服务，每个Broker在启动的时候都会启动一个该服务。Group Coordinator的作用是用来存储Group的相关Meta信息，并将对应Partition的Offset信息记录到Kafka内置Topic(__consumer_offsets)中。Kafka在0.9之前是基于Zookeeper来存储Partition的Offset信息(consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition})，因为ZK并不适用于频繁的写操作，所以在0.9之后通过内置Topic的方式来记录对应Partition的Offset。

每个Group都会选择一个Coordinator来完成自己组内各Partition的Offset信息，选择的规则如下：