Kafka消费分组和分区分配策略

Kafka消费分组，消息消费原理

同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区，不同消费组的消费组可以消费同一个分区
（即同一个消费组里面的消费者只能在一个分区中）

Kafka分区分配策略

问题

用过 Kafka 的同学用过都知道，每个 Topic 一般会有很多个 partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个 Consumer 去消费，而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 里面的数据。我们又知道，Kafka 存在 Consumer Group 的概念，也就是 group.id 一样的 Consumer，这些 Consumer 属于同一个Consumer Group，组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。那么问题来了，同一个 Consumer Group 里面的 Consumer 是如何知道该消费哪些分区里面的数据呢？

在 Kafka 内部存在两种默认的分区分配策略：Range（轮循分配） 和 RoundRobin（范围策略）。当以下事件发生时，Kafka 将会进行一次分区分配：

• 同一个 Consumer Group 内新增消费者
  消费者离开当前所属的Consumer Group，包括shuts down 或 crashes
• 订阅的主题新增分区
  将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡（rebalance），如何rebalance就涉及到本文提到的分区分配策略。下面我们将详细介绍 Kafka 内置的两种分区分配策略。

RoundRobin（轮循分配）：

这个分区分配策略简单来说就是列出所有的分区，然后和消费线程之间进行循环的分配即可。

如果你需要使用该分配策略，你需要满足所有的消费线程都是消费相同的topic，且每个消费者之间的消费线程数是一样的。

Range策略是对每个主题而言的，首先对同一个主题里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。在我们的例子里面，排完序的分区将会是0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9；消费者线程排完序将会是C1-0, C2-0, C2-1。然后将partitions的个数除于消费者线程的总数来决定每个消费者线程消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者线程将会多消费一个分区。在我们的例子里面，我们有10个分区，3个消费者线程， 10 / 3 = 3，而且除不尽，那么消费者线程 C1-0 将会多消费一个分区，所以最后分区分配的结果看起来是这样的：

C1-0 将消费 0, 1, 2, 3 分区
C2-0 将消费 4, 5, 6 分区
C2-1 将消费 7, 8, 9 分区

假如我们有11个分区，那么最后分区分配的结果看起来是这样的：

C1-0 将消费 0, 1, 2, 3 分区
C2-0 将消费 4, 5, 6, 7 分区
C2-1 将消费 8, 9, 10 分区

假如我们有2个主题(T1和T2)，分别有10个分区，那么最后分区分配的结果看起来是这样的：

C1-0 将消费 T1主题的 0, 1, 2, 3 分区以及 T2主题的 0, 1, 2, 3分区
C2-0 将消费 T1主题的 4, 5, 6 分区以及 T2主题的 4, 5, 6分区
C2-1 将消费 T1主题的 7, 8, 9 分区以及 T2主题的 7, 8, 9分区

可以看出，C1-0 消费者线程比其他消费者线程多消费了2个分区，这就是Range strategy的一个很明显的弊端。

Range（范围策略）：

述简单来说就是分区总数/消费线程数，如果有余，则表明有的消费线程之间分配的分区不均匀，那么这个多出来的分区会给前几个消费线程处理。

比如上述5个分区，2个comsumer,4个消费线程，则5/4=1，这个表明如果4个消费线程均分5个分区还会多出一个分区，

那么这个多出的额外分区就会给前面的消费线程处理，所以它会把第一个分区先给到c1-0消费线程消费。

也可以这样的认为分配：

5/4余1，则分配规则为2,1,1,1，对应的消费线程为C1-0,C1-1,C2-0,C2-1

如果是6个分区的话：

6/4余2，则分配规则为2,2,1,1，对应的消费线程为C1-0,C1-1,C2-0,C2-1

使用RoundRobin策略有两个前提条件必须满足：

同一个Consumer Group里面的所有消费者的num.streams必须相等；每个消费者订阅的主题必须相同。

所以这里假设前面提到的2个消费者的num.streams = 2。RoundRobin策略的工作原理：将所有主题的分区组成 TopicAndPartition 列表，然后对 TopicAndPartition 列表按照 hashCode 进行排序，这里文字可能说不清，看下面的代码应该会明白：

val allTopicPartitions = ctx.partitionsForTopic.flatMap { case(topic, partitions) =>info("Consumer %s rebalancing the following partitions for topic %s: %s".format(ctx.consumerId, topic, partitions))partitions.map(partition => {TopicAndPartition(topic, partition)})
}.toSeq.sortWith((topicPartition1, topicPartition2) => {/** Randomize the order by taking the hashcode to reduce the likelihood of all partitions of a given topic ending* up on one consumer (if it has a high enough stream count).*/topicPartition1.toString.hashCode < topicPartition2.toString.hashCode
})

最后按照round-robin风格将分区分别分配给不同的消费者线程。

在我们的例子里面，加入按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, T1-9，我们的消费者线程排序为C1-0, C1-1, C2-0, C2-1，最后分区分配的结果为：

C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区；
C1-1 将消费 T1-3, T1-1, T1-9 分区；
C2-0 将消费 T1-0, T1-4 分区；
C2-1 将消费 T1-8, T1-7 分区；

多个主题的分区分配和单个主题类似，这里就不在介绍了。

根据上面的详细介绍相信大家已经对Kafka的分区分配策略原理很清楚了。不过遗憾的是，目前我们还不能自定义分区分配策略，只能通过partition.assignment.strategy参数选择 range 或 roundrobin。partition.assignment.strategy参数默认的值是range。