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Hello~~ 大家好,我是石臻臻~~~~

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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

Part1 副本分配方式

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;

1 创建 Topic 分区分配

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)

我们先看一个副本的分配情况

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;

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)

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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

2 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

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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}

1. 
   

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

1. 
   

2. 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

但是如果创建 Topic 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

3 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;

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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;

至少重新分配之后, 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

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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

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Part2 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,和我的观点,水平有限,欢迎提出不同看法,评论区讨论!

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